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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03191v3
• Date: Tue, 20 May 2025 07:37:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.360824
• Title: Nested Deep Learning Model Towards A Foundation Model for Brain Signal Data
• Title（参考訳）: 脳信号データの基礎モデルに向けたNested Deep Learning Model
• Authors: Fangyi Wei, Jiajie Mo, Kai Zhang, Haipeng Shen, Srikantan Nagarajan, Fei Jiang,
• Abstract要約: てんかんは全世界で約5000万人に影響を及ぼす。 脳磁図(MEG)に基づくスパイク検出は、診断と治療において重要な役割を担っている。 難易度を高めるため、様々なアルゴリズムアプローチが開発されている。 これらの制限を克服するために、新しいNested Deep Learning(NDL)フレームワークが提案されている。
• 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 around 50 million people globally. Electroencephalography (EEG) or Magnetoencephalography (MEG) based spike detection plays a crucial role in diagnosis and treatment. Manual spike identification is time-consuming and requires specialized training that further limits the number of qualified professionals. To ease the difficulty, various algorithmic approaches have been developed. However, the existing methods face challenges in handling varying channel configurations and in identifying the specific channels where the spikes originate. A novel Nested Deep Learning (NDL) framework is proposed 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 is shown to improve prediction accuracy, achieve channel localization, support cross-modality data integration, and adapt to various neurophysiological applications.
• Abstract（参考訳）: てんかんは全世界で約5000万人に影響を及ぼす。 脳波(EEG)またはMEGに基づくスパイク検出は、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がかかり、資格のある専門家の数を制限する特別な訓練が必要である。 難易度を高めるため、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、既存の手法では、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。 これらの制限を克服するために、新しいNested Deep Learning(NDL)フレームワークが提案されている。 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により、NDLは予測精度を改善し、チャネルのローカライゼーションを実現し、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に適応することが示されている。

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