論文の概要: DREAMS: A python framework to train deep learning models with model card reporting for medical and health applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17815v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 13:12:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 19:42:02.025481
- Title: DREAMS: A python framework to train deep learning models with model card reporting for medical and health applications
- Title（参考訳）: DREAMS:医療・医療応用のためのモデルカードレポートによるディープラーニングモデルをトレーニングするためのピソンフレームワーク
- Authors: Rabindra Khadka, Pedro G Lind, Anis Yazidi, Asma Belhadi,
- Abstract要約: 本稿では,脳波データ処理,モデルトレーニング,レポート生成に適した総合的なディープラーニングフレームワークを提案する。
AI開発者によってさらに適応され、開発されるように構築されているが、モデルカードを通じて、開発者と臨床医の両方が使用する結果と具体的な情報を報告することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2934799091933815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Electroencephalography (EEG) data provides a non-invasive method for researchers and clinicians to observe brain activity in real time. The integration of deep learning techniques with EEG data has significantly improved the ability to identify meaningful patterns, leading to valuable insights for both clinical and research purposes. However, most of the frameworks so far, designed for EEG data analysis, are either too focused on pre-processing or in deep learning methods per, making their use for both clinician and developer communities problematic. Moreover, critical issues such as ethical considerations, biases, uncertainties, and the limitations inherent in AI models for EEG data analysis are frequently overlooked, posing challenges to the responsible implementation of these technologies. In this paper, we introduce a comprehensive deep learning framework tailored for EEG data processing, model training and report generation. While constructed in way to be adapted and developed further by AI developers, it enables to report, through model cards, the outcome and specific information of use for both developers and clinicians. In this way, we discuss how this framework can, in the future, provide clinical researchers and developers with the tools needed to create transparent and accountable AI models for EEG data analysis and diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 脳波データ(EEG)は、研究者や臨床医がリアルタイムで脳活動を観察するための非侵襲的な方法を提供する。
深層学習技術と脳波データの統合により、意味のあるパターンを識別する能力が大幅に向上し、臨床と研究の両方の目的において貴重な洞察が得られた。
しかし、これまでのほとんどのフレームワークは、EEGデータ分析のために設計されており、事前処理やディープラーニングの手法に重点を置いており、臨床医と開発者の両方のコミュニティで利用している。
さらに、倫理的考慮、バイアス、不確実性、脳波データ分析のためのAIモデルに固有の制限といった重要な問題は、しばしば見過ごされ、これらの技術の責任を負う実装に課題が生じる。
本稿では,脳波データ処理,モデルトレーニング,レポート生成に適した総合的なディープラーニングフレームワークを提案する。
AI開発者によってさらに適応され、開発されるように構築されているが、モデルカードを通じて、開発者と臨床医の両方が使用する結果と具体的な情報を報告することができる。
このようにして、このフレームワークが、将来、脳波データ分析と診断のための透明で説明可能なAIモデルを作成するために必要なツールを、臨床研究者や開発者に提供する方法について論じる。
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