Fugu-MT 論文翻訳(概要): Nested Deep Learning Model: A Foundation Model for Brain Signal Data

論文の概要: Nested Deep Learning Model: A Foundation Model for Brain Signal Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03191v1
Date: Wed, 9 Oct 2024 08:29:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-03 03:04:25.010908
Title: Nested Deep Learning Model: A Foundation Model for Brain Signal Data
Title（参考訳）: Nested Deep Learning Model:脳信号データの基礎モデル
Authors: Fangyi Wei, Jiajie Mo, Kai Zhang, Haipeng Shen, Srikantan Nagarajan, Fei Jiang,
Abstract要約: 本稿では,現在の手法の限界を克服するための新しいNested Deep Learning(NDL)フレームワークを提案する。 NDLは全てのチャネルに重み付けされた信号の組み合わせを適用し、異なるチャネル設定への適応性を確保する。その結果,NDLは予測精度を向上し,モダリティ間のデータ統合をサポートし,様々な神経生理学的応用のために微調整できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.98830356097411
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Epilepsy affects over 50 million people globally, with EEG/MEG-based spike detection playing a crucial role in diagnosis and treatment. Manual spike identification is time-consuming and requires specialized training, limiting the number of professionals available to analyze EEG/MEG data. To address this, various algorithmic approaches have been developed. However, current methods face challenges in handling varying channel configurations and in identifying the specific channels where spikes originate. This paper introduces a novel Nested Deep Learning (NDL) framework designed to overcome these limitations. NDL applies a weighted combination of signals across all channels, ensuring adaptability to different channel setups, and allows clinicians to identify key channels more accurately. Through theoretical analysis and empirical validation on real EEG/MEG datasets, NDL demonstrates superior accuracy in spike detection and channel localization compared to traditional methods. The results show that NDL improves prediction accuracy, supports cross-modality data integration, and can be fine-tuned for various neurophysiological applications.
Abstract（参考訳）: てんかんは全世界で5000万人以上の患者に影響を与え、脳波/MEGによるスパイク検出は診断と治療において重要な役割を担っている。手動スパイク識別には時間を要するため、専門的なトレーニングが必要で、EEG/MEGデータを分析できる専門家の数を制限する。これを解決するために、様々なアルゴリズムアプローチが開発されている。しかし、現在の手法では、異なるチャネル構成の処理や、スパイクが発する特定のチャネルの特定において課題に直面している。本稿では,これらの制約を克服するための新しいNested Deep Learning(NDL)フレームワークを紹介する。 NDLは、全てのチャネルに重み付けされた信号の組み合わせを適用し、異なるチャネル設定への適応性を確保し、臨床医がキーチャネルをより正確に識別できるようにする。実脳波/MEGデータセットの理論的解析と実証的検証を通じて、NDLは従来の手法に比べてスパイク検出とチャネルのローカライゼーションにおいて優れた精度を示す。その結果,NDLは予測精度を向上し,モダリティ間のデータ統合をサポートし,様々な神経生理学的応用のために微調整できることがわかった。

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