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。
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