論文の概要: EEG Emotion Copilot: Pruning LLMs for Emotional EEG Interpretation with Assisted Medical Record Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00166v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 19:15:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 10:14:04.707069
- Title: EEG Emotion Copilot: Pruning LLMs for Emotional EEG Interpretation with Assisted Medical Record Generation
- Title（参考訳）: EEG感情コパイロット:医療記録生成支援による情動脳波解釈のためのLLMの抽出
- Authors: Hongyu Chen, Weiming Zeng, Chengcheng Chen, Luhui Cai, Fei Wang, Lei Wang, Wei Zhang, Yueyang Li, Hongjie Yan, Wai Ting Siok, Nizhuan Wang,
- Abstract要約: 本稿では,局所的に動作する軽量な大規模言語モデル(LLM)を利用したEEG Emotion Copilotを提案する。
このシステムは、まず脳波信号から直接感情状態を認識し、パーソナライズされた診断と治療の提案を生成するように設計されている。
プライバシーに関する懸念も対処され、倫理的データ収集、処理、ユーザーの個人情報の保護に焦点が当てられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.048477440429195
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the fields of affective computing (AC) and brain-machine interface (BMI), the analysis of physiological and behavioral signals to discern individual emotional states has emerged as a critical research frontier. While deep learning-based approaches have made notable strides in EEG emotion recognition, particularly in feature extraction and pattern recognition, significant challenges persist in achieving end-to-end emotion computation, including real-time processing, individual adaptation, and seamless user interaction. This paper presents the EEG Emotion Copilot, a system leveraging a lightweight large language model (LLM) operating in a local setting. The system is designed to first recognize emotional states directly from EEG signals, subsequently generate personalized diagnostic and treatment suggestions, and finally support the automation of electronic medical records. The proposed solution emphasizes both the accuracy of emotion recognition and an enhanced user experience, facilitated by an intuitive interface for participant interaction. We further discuss the construction of the data framework, model pruning, training, and deployment strategies aimed at improving real-time performance and computational efficiency. Privacy concerns are also addressed, with a focus on ethical data collection, processing, and the protection of users' personal information. Through these efforts, we aim to advance the application of AC in the medical domain, offering innovative approaches to mental health diagnostics and treatment.
- Abstract（参考訳）: 感情コンピューティング(AC)と脳-機械インタフェース(BMI)の分野では、個々の感情状態を識別するための生理的および行動的信号の解析が重要な研究フロンティアとして現れている。
ディープラーニングベースのアプローチは、特に特徴抽出とパターン認識において、脳波の感情認識において顕著な進歩を遂げてきたが、リアルタイム処理、個別適応、シームレスなユーザインタラクションを含むエンドツーエンドの感情計算を実現する上で、大きな課題が続いている。
本稿では,局所的に動作する軽量な大規模言語モデル(LLM)を利用したEEG Emotion Copilotを提案する。
このシステムは、まず脳波信号から直接感情状態を認識し、その後パーソナライズされた診断と治療の提案を生成し、最終的に電子カルテの自動化をサポートするように設計されている。
提案手法は,感情認識の精度とユーザエクスペリエンスの向上を両立させる。
さらに、リアルタイムの性能向上と計算効率の向上を目的とした、データフレームワークの構築、モデルプルーニング、トレーニング、デプロイメント戦略についても論じる。
プライバシーに関する懸念も対処され、倫理的データ収集、処理、ユーザーの個人情報の保護に焦点が当てられている。
これらの取り組みを通じて,心的健康診断や治療に革新的なアプローチを提供することにより,ACの医療分野への応用を推し進めることを目指している。
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