論文の概要: Deep Latent Variable Modeling of Physiological Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19277v2
- Date: Thu, 30 May 2024 05:36:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 12:40:32.324174
- Title: Deep Latent Variable Modeling of Physiological Signals
- Title（参考訳）: 生理信号の深部潜時変動モデリング
- Authors: Khuong Vo,
- Abstract要約: 潜時変動モデルを用いた生理モニタリングに関する高次元問題について検討する。
まず、光学的に得られた信号を入力として、心の電気波形を生成するための新しい状態空間モデルを提案する。
次に,確率的グラフィカルモデルの強みと深い敵対学習を組み合わせた脳信号モデリング手法を提案する。
第3に,生理的尺度と行動の合同モデリングのための枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8702432681310401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A deep latent variable model is a powerful method for capturing complex distributions. These models assume that underlying structures, but unobserved, are present within the data. In this dissertation, we explore high-dimensional problems related to physiological monitoring using latent variable models. First, we present a novel deep state-space model to generate electrical waveforms of the heart using optically obtained signals as inputs. This can bring about clinical diagnoses of heart disease via simple assessment through wearable devices. Second, we present a brain signal modeling scheme that combines the strengths of probabilistic graphical models and deep adversarial learning. The structured representations can provide interpretability and encode inductive biases to reduce the data complexity of neural oscillations. The efficacy of the learned representations is further studied in epilepsy seizure detection formulated as an unsupervised learning problem. Third, we propose a framework for the joint modeling of physiological measures and behavior. Existing methods to combine multiple sources of brain data provided are limited. Direct analysis of the relationship between different types of physiological measures usually does not involve behavioral data. Our method can identify the unique and shared contributions of brain regions to behavior and can be used to discover new functions of brain regions. The success of these innovative computational methods would allow the translation of biomarker findings across species and provide insight into neurocognitive analysis in numerous biological studies and clinical diagnoses, as well as emerging consumer applications.
- Abstract（参考訳）: ディープ潜在変数モデルは、複雑な分布をキャプチャする強力な方法である。
これらのモデルは、基盤となる構造は、観測されていないが、データの中に存在すると仮定する。
本論文では,潜伏変数モデルを用いた生理モニタリングに関する高次元問題について考察する。
まず、光学的に得られた信号を入力として、心の電気波形を生成するための新しい状態空間モデルを提案する。
これは、ウェアラブルデバイスによる簡単な評価を通じて、心臓病の臨床的診断をもたらす可能性がある。
次に,確率的グラフィカルモデルの強みと深い敵対学習を組み合わせた脳信号モデリング手法を提案する。
構造化された表現は解釈可能性を提供し、インダクティブバイアスを符号化することで、ニューラル振動のデータ複雑さを低減することができる。
さらに, 教師なし学習問題として定式化したてんかん発作検出において, 学習表現の有効性について検討した。
第3に,生理的尺度と行動の合同モデリングのための枠組みを提案する。
複数の脳データソースを結合する既存の方法は限られている。
異なる種類の生理的尺度間の関係の直接解析は、通常、行動データには関係しない。
本手法は,脳領域の行動に対する特異かつ共有的な貢献を同定し,脳領域の新たな機能発見に利用することができる。
これらの革新的な計算手法の成功は、生物マーカーの発見を種間で翻訳し、多くの生物学的研究や臨床診断における神経認知分析の洞察と、新たな消費者応用を提供する。
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