論文の概要: Spatio-Temporal Adaptive Diffusion Models for EEG Super-Resolution in Epilepsy Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03089v1
- Date: Wed, 3 Jul 2024 13:26:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 14:16:16.211298
- Title: Spatio-Temporal Adaptive Diffusion Models for EEG Super-Resolution in Epilepsy Diagnosis
- Title（参考訳）: てんかん診断における脳波超解像の時空間適応拡散モデル
- Authors: Tong Zhou, Shuqiang Wang,
- Abstract要約: HDデバイスは頭皮により多くの電極を配置することで脳波の空間分解能を向上させる。
この技術は、高い取得コストや限られた使用量といった課題に直面している。
本稿では,空間SR再構成を実現するために拡散モデルを用いた適応拡散モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.96787832363301
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Electroencephalogram (EEG) technology, particularly high-density EEG (HD EEG) devices, is widely used in fields such as neuroscience. HD EEG devices improve the spatial resolution of EEG by placing more electrodes on the scalp, meeting the requirements of clinical diagnostic applications such as epilepsy focus localization. However, this technique faces challenges such as high acquisition costs and limited usage scenarios. In this paper, spatio-temporal adaptive diffusion models (STADMs) are proposed to pioneer the use of diffusion models for achieving spatial SR reconstruction from low-resolution (LR, 64 channels or fewer) EEG to high-resolution (HR, 256 channels) EEG. Specifically, a spatio-temporal condition module is designed to extract the spatio-temporal features of LR EEG, which then serve as conditional inputs to guide the reverse denoising process of diffusion models. Additionally, a multi-scale Transformer denoising module is constructed to leverage multi-scale convolution blocks and cross-attention-based diffusion Transformer blocks for conditional guidance to generate subject-adaptive SR EEG. Experimental results demonstrate that the proposed method effectively enhances the spatial resolution of LR EEG and quantitatively outperforms existing methods. Furthermore, STADMs demonstrate their value by applying synthetic SR EEG to classification and source localization tasks of epilepsy patients, indicating their potential to significantly improve the spatial resolution of LR EEG.
- Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)技術、特に高密度脳波(HD EEG)デバイスは神経科学などの分野で広く使われている。
HD EEGデバイスは、頭皮により多くの電極を配置することで脳波の空間分解能を改善し、てんかん焦点定位などの臨床診断応用の要件を満たす。
しかし、この手法は、高い取得コストや限られた利用シナリオといった課題に直面している。
本稿では,低分解能(LR,64チャンネル以下)の脳波から高分解能(HR,256チャンネル以下)の脳波への空間SR再構成を実現するために,時空間適応拡散モデル(STADM)を提案する。
具体的には、LR EEGの時空間的特徴を抽出するために時空間時空間モジュールを設計し、その後条件入力として機能し、拡散モデルの逆復調過程を導出する。
さらに,マルチスケールトランスフォーマーデノゲーションモジュールを構築し,マルチスケールの畳み込みブロックとクロスアテンションベースの拡散トランスフォーマーブロックを利用して条件付き誘導を行い,主観適応型SREEGを生成する。
実験により,提案手法はLR EEGの空間分解能を効果的に向上し,既存の手法を定量的に上回ることを示した。
さらに、STADMは、てんかん患者の分類およびソースローカライゼーションタスクに合成SR脳波を適用し、LR脳波の空間分解能を著しく向上させる可能性を示した。
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