論文の概要: Demo: Multi-Modal Seizure Prediction System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05817v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 18:21:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 08:33:22.494761
• Title: Demo: Multi-Modal Seizure Prediction System
• Title（参考訳）: デモ:マルチモーダル・シーズーア予測システム
• Authors: Ali Saeizadeh, Pietro Brach del Prever, Douglas Schonholtz, Raffaele Guida, Emrecan Demirors, Jorge M. Jimenez, Pedram Johari, Tommaso Melodia,
• Abstract要約: SeizNetは、マルチモーダルセンサーネットワークから恩恵を受けるてんかん発作を予測する革新的なシステムである。 てんかんは世界中で約6500万人に影響を及ぼし、その多くは薬剤耐性の発作を経験している。 SeizNetは、移植可能なデバイスのサイズとエネルギー制限を維持しながら、発作予測において97%の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.940843218393198
• License:
• Abstract: This demo presents SeizNet, an innovative system for predicting epileptic seizures benefiting from a multi-modal sensor network and utilizing Deep Learning (DL) techniques. Epilepsy affects approximately 65 million people worldwide, many of whom experience drug-resistant seizures. SeizNet aims at providing highly accurate alerts, allowing individuals to take preventive measures without being disturbed by false alarms. SeizNet uses a combination of data collected through either invasive (intracranial electroencephalogram (iEEG)) or non-invasive (electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG)) sensors, and processed by advanced DL algorithms that are optimized for real-time inference at the edge, ensuring privacy and minimizing data transmission. SeizNet achieves > 97% accuracy in seizure prediction while keeping the size and energy restrictions of an implantable device.
• Abstract（参考訳）: このデモでは、マルチモーダルセンサーネットワークとDeep Learning(DL)技術を活用することで、てんかん発作を予測する革新的なシステムであるSeezNetを紹介した。 てんかんは世界中で約6500万人に影響を及ぼし、その多くは薬剤耐性の発作を経験している。 SeizNetは、高精度な警報を提供することを目標としており、誤報に邪魔されることなく、個人が予防措置をとることができる。 SeizNetは、侵襲的(inracranial electroencephalogram (iEEG))または非侵襲的(Electroencephalogram (EEG))および心電図 (ECG) センサーによって収集されたデータの組み合わせを使用し、エッジでのリアルタイム推論に最適化された高度なDLアルゴリズムによって処理され、プライバシーとデータ転送の最小化が図られている。 SeizNetは、移植可能なデバイスのサイズとエネルギー制限を維持しながら、発作予測において97%の精度を達成する。

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