論文の概要: A Multi-Modal Non-Invasive Deep Learning Framework for Progressive Prediction of Seizures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20066v2
• Date: Fri, 01 Nov 2024 18:20:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:26:35.642618
• Title: A Multi-Modal Non-Invasive Deep Learning Framework for Progressive Prediction of Seizures
• Title（参考訳）: シーズーアの進行予測のための多モード非侵襲ディープラーニングフレームワーク
• Authors: Ali Saeizadeh, Douglas Schonholtz, Joseph S. Neimat, Pedram Johari, Tommaso Melodia,
• Abstract要約: 本稿では,発作の進行(発生に間に合う)予測を目的とした革新的なフレームワークを提案する。 本フレームワークでは,非侵襲脳波(EEG)および心電図(ECG)センサのネットワークから,高度なディープラーニング(DL)技術を用いてパーソナライズされたデータを利用する。 29例中95%の感度,98%の特異性,97%の精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.250114060511134
• License:
• Abstract: This paper introduces an innovative framework designed for progressive (granular in time to onset) prediction of seizures through the utilization of a Deep Learning (DL) methodology based on non-invasive multi-modal sensor networks. Epilepsy, a debilitating neurological condition, affects an estimated 65 million individuals globally, with a substantial proportion facing drug-resistant epilepsy despite pharmacological interventions. To address this challenge, we advocate for predictive systems that provide timely alerts to individuals at risk, enabling them to take precautionary actions. Our framework employs advanced DL techniques and uses personalized data from a network of non-invasive electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG) sensors, thereby enhancing prediction accuracy. The algorithms are optimized for real-time processing on edge devices, mitigating privacy concerns and minimizing data transmission overhead inherent in cloud-based solutions, ultimately preserving battery energy. Additionally, our system predicts the countdown time to seizures (with 15-minute intervals up to an hour prior to the onset), offering critical lead time for preventive actions. Our multi-modal model achieves 95% sensitivity, 98% specificity, and 97% accuracy, averaged among 29 patients.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非侵襲的マルチモーダルセンサネットワークをベースとしたDeep Learning(DL)手法を用いて,発作の進行(発生時グラル)予測を目的とした革新的なフレームワークを提案する。 神経疾患であるてんかんは、世界中の推定6500万人に影響を及ぼし、薬理学的な介入にもかかわらず薬物耐性てんかんに直面している。 この課題に対処するために、私たちは、危険にさらされている個人にタイムリーな警告を与え、予防措置をとることができる予測システムを提案します。 本フレームワークでは,高度DL技術を用いて,非侵襲脳波(EEG)と心電図(ECG)センサのネットワークからのパーソナライズされたデータを用いて,予測精度を向上させる。 アルゴリズムはエッジデバイス上でのリアルタイム処理に最適化され、プライバシの懸念を軽減し、クラウドベースのソリューションに固有のデータ転送オーバーヘッドを最小限に抑え、最終的にはバッテリエネルギーを節約する。 さらに,本システムでは,発作発生までのカウントダウン時間(発症1時間前までの15分間隔)を予測し,予防行動に重要なリードタイムを提供する。 本モデルでは,29例中95%の感度,98%の特異性,97%の精度が得られた。

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