Fugu-MT 論文翻訳(概要): EEGUnity: Open-Source Tool in Facilitating Unified EEG Datasets Towards Large-Scale EEG Model

論文の概要: EEGUnity: Open-Source Tool in Facilitating Unified EEG Datasets Towards Large-Scale EEG Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07196v1
Date: Tue, 24 Sep 2024 08:25:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 21:37:02.383253
Title: EEGUnity: Open-Source Tool in Facilitating Unified EEG Datasets Towards Large-Scale EEG Model
Title（参考訳）: EEGUnity: 大規模なEEGモデルに向けて、統一されたEEGデータセットを実現するオープンソースツール
Authors: Chengxuan Qin, Rui Yang, Wenlong You, Zhige Chen, Longsheng Zhu, Mengjie Huang, Zidong Wang,
Abstract要約: 本稿では、EEG'、'バッチ処理'、'Correction'、'Large Language Model Boost'のモジュールを組み込んだオープンソースのツールであるEEGUnityを紹介する。 EEGUnityの機能は、高いデータ品質と一貫性を確保し、大規模なEEGデータ研究の信頼性の高い基盤を提供する。その結果、解析とデータ処理におけるEEGUnityの性能と柔軟性が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.943822415710923
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The increasing number of dispersed EEG dataset publications and the advancement of large-scale Electroencephalogram (EEG) models have increased the demand for practical tools to manage diverse EEG datasets. However, the inherent complexity of EEG data, characterized by variability in content data, metadata, and data formats, poses challenges for integrating multiple datasets and conducting large-scale EEG model research. To tackle the challenges, this paper introduces EEGUnity, an open-source tool that incorporates modules of 'EEG Parser', 'Correction', 'Batch Processing', and 'Large Language Model Boost'. Leveraging the functionality of such modules, EEGUnity facilitates the efficient management of multiple EEG datasets, such as intelligent data structure inference, data cleaning, and data unification. In addition, the capabilities of EEGUnity ensure high data quality and consistency, providing a reliable foundation for large-scale EEG data research. EEGUnity is evaluated across 25 EEG datasets from different sources, offering several typical batch processing workflows. The results demonstrate the high performance and flexibility of EEGUnity in parsing and data processing. The project code is publicly available at github.com/Baizhige/EEGUnity.
Abstract（参考訳）: 分散脳波データセットの発行数の増加と大規模脳波モデル(EEG)の進歩により、多様な脳波データセットを管理するための実用的なツールの需要が高まっている。しかし、コンテンツデータ、メタデータ、データフォーマットの多様性を特徴とする脳波データ固有の複雑さは、複数のデータセットを統合し、大規模な脳波モデル研究を行う上での課題を提起する。本稿では,EEG Parser,'Correction', 'Batch Processing', 'Large Language Model Boost'のモジュールを組み込んだオープンソースのツールであるEEGUnityを紹介する。このようなモジュールの機能を活用して、EEGUnityはインテリジェントなデータ構造推論、データクリーニング、データ統合など、複数のEEGデータセットの効率的な管理を容易にする。さらに、EEGUnityの機能は、高いデータ品質と一貫性を確保し、大規模なEEGデータ研究の信頼性の高い基盤を提供する。 EEGUnityは、異なるソースからの25のEEGデータセットで評価され、典型的なバッチ処理ワークフローを提供する。その結果、解析とデータ処理におけるEEGUnityの性能と柔軟性が示された。プロジェクトコードはgithub.com/Baizhige/EEGUnityで公開されている。

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