論文の概要: Parkinson's Disease Classification via EEG: All You Need is a Single Convolutional Layer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10457v1
- Date: Mon, 19 Aug 2024 23:58:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 17:33:21.590935
- Title: Parkinson's Disease Classification via EEG: All You Need is a Single Convolutional Layer
- Title(参考訳): 脳波によるパーキンソン病の分類
- Authors: Md Fahim Anjum,
- Abstract要約: 本稿では,脳波データを用いたパーキンソン病(PD)分類のためのCNNアーキテクチャであるLightCNNを紹介する。
我々は、脳波に基づくPD分類の有効性で知られているいくつかの最先端のディープラーニングモデルに対してLightCNNをベンチマークした。
注目すべきことに、LightCNNはこれらの複雑なアーキテクチャ全てを上回り、2.3%のリコール改善、4.6%の精度向上、AUCの0.1%のエッジ、4%のF1スコア、そして3.3%の精度で比較した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we introduce LightCNN, a minimalist Convolutional Neural Network (CNN) architecture designed for Parkinson's disease (PD) classification using EEG data. LightCNN's strength lies in its simplicity, utilizing just a single convolutional layer. Embracing Leonardo da Vinci's principle that "simplicity is the ultimate sophistication," LightCNN demonstrates that complexity is not required to achieve outstanding results. We benchmarked LightCNN against several state-of-the-art deep learning models known for their effectiveness in EEG-based PD classification. Remarkably, LightCNN outperformed all these complex architectures, with a 2.3% improvement in recall, a 4.6% increase in precision, a 0.1% edge in AUC, a 4% boost in F1-score, and a 3.3% higher accuracy compared to the closest competitor. Furthermore, LightCNN identifies known pathological brain rhythms associated with PD and effectively captures clinically relevant neurophysiological changes in EEG. Its simplicity and interpretability make it ideal for deployment in resource-constrained environments, such as mobile or embedded systems for EEG analysis. In conclusion, LightCNN represents a significant step forward in efficient EEG-based PD classification, demonstrating that a well-designed, lightweight model can achieve superior performance over more complex architectures. This work underscores the potential for minimalist models to meet the needs of modern healthcare applications, particularly where resources are limited.
- Abstract(参考訳): 本稿では,脳波データを用いたパーキンソン病(PD)分類のための最小限の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャであるLightCNNを紹介する。
LightCNNの強みはシンプルさにある。
レナード・ダ・ヴィンチの「シンプルさは究極的な洗練」という原則を取り入れたLightCNNは、卓越した結果を達成するには複雑さは必要ないことを示した。
我々は、脳波に基づくPD分類の有効性で知られているいくつかの最先端のディープラーニングモデルに対してLightCNNをベンチマークした。
注目すべきことに、LightCNNはこれらの複雑なアーキテクチャ全てを上回り、2.3%のリコール改善、4.6%の精度向上、AUCの0.1%のエッジ、4%のF1スコア、そして3.3%の精度で比較した。
さらに、LightCNNはPDに関連する既知の病理脳リズムを認識し、臨床的に関連する脳波の神経生理学的変化を効果的に捉えている。
そのシンプルさと解釈性は、EEG分析のためのモバイルや組み込みシステムのようなリソース制約のある環境にデプロイするのに理想的です。
結論として、LightCNNは、より複雑なアーキテクチャよりも優れたパフォーマンスを実現するために、効率的なEEGベースのPD分類において、大きな一歩を踏み出している。
この研究は、特にリソースが限られている現代医療アプリケーションのニーズを満たすミニマリストモデルの可能性を強調している。
関連論文リスト
- REST: Efficient and Accelerated EEG Seizure Analysis through Residual State Updates [54.96885726053036]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-03T16:30:19Z) - RLEEGNet: Integrating Brain-Computer Interfaces with Adaptive AI for
Intuitive Responsiveness and High-Accuracy Motor Imagery Classification [0.0]
本稿では,Deep Q-Networks (DQN) を用いた強化学習を分類タスクに活用するフレームワークを提案する。
本稿では,OVR(One-Versus-The-Rest)方式で,マルチクラス運動画像(MI)分類のための前処理手法を提案する。
DQNと1D-CNN-LSTMアーキテクチャの統合は意思決定プロセスをリアルタイムで最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-09T02:03:13Z) - 3D-CLMI: A Motor Imagery EEG Classification Model via Fusion of 3D-CNN
and LSTM with Attention [0.174048653626208]
本稿では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と長期記憶ネットワーク(LSTM)を組み合わせて運動画像(MI)信号を分類するモデルを提案する。
実験の結果、このモデルは、BCIコンペティションIVデータセット2aの分類精度92.7%、F1スコア0.91に達した。
このモデルにより、ユーザの運動像意図の分類精度が大幅に向上し、自律走行車や医療リハビリテーションといった新興分野における脳-コンピュータインタフェースの応用可能性が改善された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-20T03:38:24Z) - EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient
Arrhythmia Classification [79.7946379395238]
心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。
本稿では,低消費電力で高精度にアーカイブするハードウェア効率と完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるEKGNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T02:37:49Z) - Evolving Connectivity for Recurrent Spiking Neural Networks [8.80300633999542]
リカレントニューラルネットワーク(RSNN)は、人工知能の進歩に大きな可能性を秘めている。
本稿では、RSNNをトレーニングするための推論のみの手法である、進化的接続性(EC)フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-28T07:08:25Z) - A Hybrid Neural Coding Approach for Pattern Recognition with Spiking
Neural Networks [53.31941519245432]
脳にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、パターン認識タスクを解く上で有望な能力を示している。
これらのSNNは、情報表現に一様神経コーディングを利用する同質ニューロンに基づいている。
本研究では、SNNアーキテクチャは異種符号化方式を組み込むよう、均質に設計されるべきである、と論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T02:52:12Z) - ETLP: Event-based Three-factor Local Plasticity for online learning with
neuromorphic hardware [105.54048699217668]
イベントベース3要素局所塑性(ETLP)の計算複雑性に明らかな優位性を有する精度の競争性能を示す。
また, 局所的可塑性を用いた場合, スパイキングニューロンの閾値適応, 繰り返しトポロジーは, 時間的構造が豊富な時間的パターンを学習するために必要であることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-19T19:45:42Z) - MP-SeizNet: A Multi-Path CNN Bi-LSTM Network for Seizure-Type
Classification Using EEG [2.1915057426589746]
てんかん患者の治療と管理には, 精垂型鑑別が不可欠である。
本稿では,MP-SeizNetを用いた新しいマルチパス・アセプション型ディープラーニング・ネットワークを提案する。
MP-SeizNetは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、注意機構を備えた双方向長短期記憶ニューラルネットワーク(Bi-LSTM)で構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T01:07:20Z) - EEG-Inception: An Accurate and Robust End-to-End Neural Network for
EEG-based Motor Imagery Classification [123.93460670568554]
本稿では,脳波に基づく運動画像(MI)分類のための新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
提案したCNNモデル、すなわちEEG-Inceptionは、Inception-Timeネットワークのバックボーン上に構築されている。
提案するネットワークは、生のEEG信号を入力とし、複雑なEEG信号前処理を必要としないため、エンドツーエンドの分類である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-24T19:03:10Z) - Neural Architecture Search For LF-MMI Trained Time Delay Neural Networks [61.76338096980383]
TDNN(State-of-the-the-art Factored Time delay Neural Network)の2種類のハイパーパラメータを自動的に学習するために、さまざまなニューラルネットワークサーチ(NAS)技術が使用されている。
DARTSメソッドはアーキテクチャ選択とLF-MMI(格子のないMMI)TDNNトレーニングを統合する。
300時間のSwitchboardコーパスで行われた実験では、自動構成システムはベースラインLF-MMI TDNNシステムより一貫して優れていることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-17T08:32:11Z) - Evolutionary Neural Architecture Search for Retinal Vessel Segmentation [2.0159253466233222]
網膜血管分割のためのエンコーダデコーダアーキテクチャを最適化するために、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)を適用した新しいアプローチを提案する。
修正された進化的アルゴリズムは、限られた計算資源を持つエンコーダ・デコーダフレームワークのアーキテクチャの進化に使用される。
クロストレーニングの結果、進化したモデルには相当な拡張性があり、臨床疾患の診断に大きな可能性があることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-18T15:07:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。