論文の概要: REST: Efficient and Accelerated EEG Seizure Analysis through Residual State Updates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16906v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 16:30:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 06:41:31.115048
• Title: REST: Efficient and Accelerated EEG Seizure Analysis through Residual State Updates
• Title（参考訳）: REST: 残留状態更新による効率よく加速されたEEGseizure分析
• Authors: Arshia Afzal, Grigorios Chrysos, Volkan Cevher, Mahsa Shoaran,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイム脳波信号解析のための新しいグラフベース残状態更新機構(REST)を提案する。 グラフニューラルネットワークとリカレント構造の組み合わせを活用することで、RESTは、非ユークリッド幾何学とEEGデータ内の時間的依存関係の両方を効率的にキャプチャする。 本モデルは,発作検出と分類作業において高い精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.96885726053036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: EEG-based seizure detection models face challenges in terms of inference speed and memory efficiency, limiting their real-time implementation in clinical devices. This paper introduces a novel graph-based residual state update mechanism (REST) for real-time EEG signal analysis in applications such as epileptic seizure detection. By leveraging a combination of graph neural networks and recurrent structures, REST efficiently captures both non-Euclidean geometry and temporal dependencies within EEG data. Our model demonstrates high accuracy in both seizure detection and classification tasks. Notably, REST achieves a remarkable 9-fold acceleration in inference speed compared to state-of-the-art models, while simultaneously demanding substantially less memory than the smallest model employed for this task. These attributes position REST as a promising candidate for real-time implementation in clinical devices, such as Responsive Neurostimulation or seizure alert systems.
• Abstract（参考訳）: EEGベースの発作検出モデルは、推測速度とメモリ効率の点で課題に直面し、臨床機器におけるリアルタイム実装を制限する。 本稿では、てんかん発作検出などのアプリケーションにおけるリアルタイム脳波信号解析のための新しいグラフベースの残状態更新機構(REST)を提案する。 グラフニューラルネットワークとリカレント構造の組み合わせを活用することで、RESTは、非ユークリッド幾何学とEEGデータ内の時間的依存関係の両方を効率的にキャプチャする。 本モデルは,発作検出と分類作業において高い精度を示す。 特に、RESTは最先端のモデルと比較して、推論速度の9倍の大幅な加速を実現していますが、同時にこのタスクで使用される最小のモデルよりもメモリをかなり少なく要求しています。 これらの属性は、RESTを、レスポンシブ神経刺激や発作警報システムなど、臨床機器におけるリアルタイム実装の候補と位置づけている。

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