論文の概要: EEG-MACS: Manifold Attention and Confidence Stratification for EEG-based Cross-Center Brain Disease Diagnosis under Unreliable Annotations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00734v2
- Date: Tue, 13 Aug 2024 16:03:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 22:25:12.026783
- Title: EEG-MACS: Manifold Attention and Confidence Stratification for EEG-based Cross-Center Brain Disease Diagnosis under Unreliable Annotations
- Title（参考訳）: 脳波-MACS : 非信頼アノテーションによる脳内横断性脳疾患診断における手技的注意と信頼層形成
- Authors: Zhenxi Song, Ruihan Qin, Huixia Ren, Zhen Liang, Yi Guo, Min Zhang, Zhiguo Zhang,
- Abstract要約: センター間のデータの異質性とアノテーションは、脳信号を用いた疾患のインテリジェントな診断に大きく挑戦する。
神経変性疾患の診断にMACS(Manifold Attention and Confidence Stratification)を用いた枠組みを導入する。
神経認知障害と運動障害の両方を中心コーパスを用いて対象非依存に実験し,既存のアルゴリズムと比較して優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.079438742832371
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cross-center data heterogeneity and annotation unreliability significantly challenge the intelligent diagnosis of diseases using brain signals. A notable example is the EEG-based diagnosis of neurodegenerative diseases, which features subtler abnormal neural dynamics typically observed in small-group settings. To advance this area, in this work, we introduce a transferable framework employing Manifold Attention and Confidence Stratification (MACS) to diagnose neurodegenerative disorders based on EEG signals sourced from four centers with unreliable annotations. The MACS framework's effectiveness stems from these features: 1) The Augmentor generates various EEG-represented brain variants to enrich the data space; 2) The Switcher enhances the feature space for trusted samples and reduces overfitting on incorrectly labeled samples; 3) The Encoder uses the Riemannian manifold and Euclidean metrics to capture spatiotemporal variations and dynamic synchronization in EEG; 4) The Projector, equipped with dual heads, monitors consistency across multiple brain variants and ensures diagnostic accuracy; 5) The Stratifier adaptively stratifies learned samples by confidence levels throughout the training process; 6) Forward and backpropagation in MACS are constrained by confidence stratification to stabilize the learning system amid unreliable annotations. Our subject-independent experiments, conducted on both neurocognitive and movement disorders using cross-center corpora, have demonstrated superior performance compared to existing related algorithms. This work not only improves EEG-based diagnostics for cross-center and small-setting brain diseases but also offers insights into extending MACS techniques to other data analyses, tackling data heterogeneity and annotation unreliability in multimedia and multimodal content understanding.
- Abstract（参考訳）: センター間のデータの異質性とアノテーションの不信頼性は、脳信号を用いた疾患のインテリジェントな診断に大きく挑戦する。
注目すべき例として、脳波に基づく神経変性疾患の診断がある。
本研究は,4つの中心から発生した脳波信号に基づいて神経変性疾患の診断を行うために,manifold Attention and Confidence Stratification(MACS)を用いた伝達可能なフレームワークを提案する。
MACSフレームワークの有効性は、これらの特徴に起因しています。
1)Augmentorは、データ空間を豊かにするために、様々な脳波で表される脳の変種を生成します。
2 スイッチナーは、信頼されたサンプルの特徴空間を拡充し、不正にラベル付けされたサンプルの過度な適合を減少させる。
3)エンコーダはリーマン多様体とユークリッド計量を用いて脳波の時空間変動と動的同期を捉える。
4 プロジェクターは、二重頭部を備え、複数の脳の変種にまたがる整合性を監視し、診断精度を確保する。
5 ストラテジエータは、学習過程を通して、信頼度で学習サンプルを適応的に成層する。
6)MACSのフォワードとバックプロパゲーションは,信頼できないアノテーションで学習システムを安定させるために,信頼層化によって制約される。
神経認知障害と運動障害の両方を中心コーパスを用いて対象非依存に実験し,既存のアルゴリズムと比較して優れた性能を示した。
この研究は、中小脳疾患の脳波に基づく診断を改善するだけでなく、MACSの技術を他のデータ分析に拡張するための洞察、データの異質性への対処、マルチメディアおよびマルチモーダルコンテンツ理解におけるアノテーションの信頼性に関する洞察を提供する。
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