論文の概要: EEG-DIF: Early Warning of Epileptic Seizures through Generative Diffusion Model-based Multi-channel EEG Signals Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17343v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 18:18:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:56:36.130728
• Title: EEG-DIF: Early Warning of Epileptic Seizures through Generative Diffusion Model-based Multi-channel EEG Signals Forecasting
• Title（参考訳）: EEG-DIF: 生成拡散モデルに基づく多チャンネル脳波予測によるてんかん発作早期警戒
• Authors: Zekun Jiang, Wei Dai, Qu Wei, Ziyuan Qin, Kang Li, Le Zhang,
• Abstract要約: 本研究では、生成拡散モデル(EEG-DIF)に基づく多信号予測アルゴリズムを提案する。 その結果,マルチチャネル脳波信号の将来動向を同時に予測できることが示唆された。 EEG-DIFは、多チャンネル脳波信号を特徴付ける新しいアプローチとてんかん発作に対する革新的な早期警告アルゴリズムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.625156607462127
• License:
• Abstract: Multi-channel EEG signals are commonly used for the diagnosis and assessment of diseases such as epilepsy. Currently, various EEG diagnostic algorithms based on deep learning have been developed. However, most research efforts focus solely on diagnosing and classifying current signal data but do not consider the prediction of future trends for early warning. Additionally, since multi-channel EEG can be essentially regarded as the spatio-temporal signal data received by detectors at different locations in the brain, how to construct spatio-temporal information representations of EEG signals to facilitate future trend prediction for multi-channel EEG becomes an important problem. This study proposes a multi-signal prediction algorithm based on generative diffusion models (EEG-DIF), which transforms the multi-signal forecasting task into an image completion task, allowing for comprehensive representation and learning of the spatio-temporal correlations and future developmental patterns of multi-channel EEG signals. Here, we employ a publicly available epilepsy EEG dataset to construct and validate the EEG-DIF. The results demonstrate that our method can accurately predict future trends for multi-channel EEG signals simultaneously. Furthermore, the early warning accuracy for epilepsy seizures based on the generated EEG data reaches 0.89. In general, EEG-DIF provides a novel approach for characterizing multi-channel EEG signals and an innovative early warning algorithm for epilepsy seizures, aiding in optimizing and enhancing the clinical diagnosis process. The code is available at https://github.com/JZK00/EEG-DIF.
• Abstract（参考訳）: 多チャンネル脳波信号はてんかんなどの疾患の診断や評価に一般的に用いられる。 近年,深層学習に基づく脳波診断アルゴリズムが開発されている。 しかし、ほとんどの研究は、現在の信号データの診断と分類にのみ焦点をあてているが、早期警戒のための今後の傾向の予測は考慮していない。 さらに、マルチチャネル脳波は、脳内の異なる部位の検出器が受信する時空間信号データと本質的にみなすことができるため、将来の傾向予測を容易にするために、脳波信号の時空間情報表現を構築する方法が重要な問題となっている。 本研究では、生成拡散モデル(EEG-DIF)に基づく多信号予測アルゴリズムを提案し、多信号予測タスクを画像完了タスクに変換することにより、時空間相関の包括的表現と学習と、多チャネル脳波信号の今後の発達パターンを実現する。 ここでは、EEG-DIFを構築し、検証するために、公開のてんかん脳波データセットを使用します。 その結果,マルチチャネル脳波信号の将来動向を同時に予測できることが示唆された。 さらに、生成された脳波データに基づくてんかん発作の早期警報精度は0.89に達する。 一般に、脳波-DIFは、多チャンネル脳波信号を特徴付けるための新しいアプローチと、てんかん発作に対する革新的な早期警告アルゴリズムを提供し、臨床診断プロセスの最適化と改善を支援する。 コードはhttps://github.com/JZK00/EEG-DIFで公開されている。

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