論文の概要: SPIRIT: Low Power Seizure Prediction using Unsupervised Online-Learning and Zoom Analog Frontends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04838v1
• Date: Sat, 7 Sep 2024 14:30:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 20:31:31.247112
• Title: SPIRIT: Low Power Seizure Prediction using Unsupervised Online-Learning and Zoom Analog Frontends
• Title（参考訳）: SPIRIT: 教師なしオンライン学習とズームアナログフロントエンドを用いた低消費電力シーズーア予測
• Authors: Aviral Pandey, Adelson Chua, Ryan Kaveh, Justin Doong, Rikky Muller,
• Abstract要約: この研究はSPIRIT:Integrated RetrainingとIn situ accuracy Tuningを備えた8段階の予測器を提示する。 SPIRITは完全なシステムオンチップ(SoC)であり、教師なしのオンライン学習予測分類器を14.4 uW、0.057 mm2、90.5 dBのダイナミックレンジ、Zoom Analog Frontendsと統合している。 オンライン学習アルゴリズムにより、予測精度は最大15%向上し、予測時間は最大7倍向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Early prediction of seizures and timely interventions are vital for improving patients' quality of life. While seizure prediction has been shown in software-based implementations, to enable timely warnings of upcoming seizures, prediction must be done on an edge device to reduce latency. Ideally, such devices must also be low-power and track long-term drifts to minimize maintenance from the user. This work presents SPIRIT: Stochastic-gradient-descent-based Predictor with Integrated Retraining and In situ accuracy Tuning. SPIRIT is a complete system-on-a-chip (SoC) integrating an unsupervised online-learning seizure prediction classifier with eight 14.4 uW, 0.057 mm2, 90.5 dB dynamic range, Zoom Analog Frontends. SPIRIT achieves, on average, 97.5%/96.2% sensitivity/specificity respectively, predicting seizures an average of 8.4 minutes before they occur. Through its online learning algorithm, prediction accuracy improves by up to 15%, and prediction times extend by up to 7x, without any external intervention. Its classifier consumes 17.2 uW and occupies 0.14 mm2, the lowest reported for a prediction classifier by >134x in power and >5x in area. SPIRIT is also at least 5.6x more energy efficient than the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 発作の早期予測とタイムリーな介入は患者の生活の質向上に不可欠である。 ソフトウェアベースの実装では、来るべき発作のタイムリーな警告を可能にするために、発作予測が示されているが、レイテンシを低減するためにエッジデバイスで予測を行う必要がある。 理想的には、そのようなデバイスは低消費電力で、ユーザからのメンテナンスを最小限に抑えるために長期的なドリフトを追跡する必要がある。 本研究はSPIRIT: 統合的リトレーニングとIn situ精度チューニングを備えた確率的漸進型予測器を提示する。 SPIRITは完全なシステムオンチップ(SoC)であり、8つの14.4 uW、0.057 mm2、90.5 dBのダイナミックレンジ、Zoom Analog Frontendsと教師なしのオンライン学習予測分類器を統合している。 SPIRITは、それぞれ97.5%/96.2%の感度/特異性を達成し、発作が起こるまでの平均8.4分を予測している。 オンライン学習アルゴリズムにより、予測精度は最大15%向上し、予測時間は最大7倍向上する。 分類器は17.2 uWを消費し、0.14 mm2であり、予測分類器の出力は134x、面積は5xである。 SPIRITはまた、最先端技術よりも少なくとも5.6倍エネルギー効率が高い。

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