論文の概要: Comparative Analysis of Deep Learning Approaches for Harmful Brain Activity Detection Using EEG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07878v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 19:27:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:03:20.558531
• Title: Comparative Analysis of Deep Learning Approaches for Harmful Brain Activity Detection Using EEG
• Title（参考訳）: 脳波を用いた有害脳活動検出のための深層学習手法の比較解析
• Authors: Shivraj Singh Bhatti, Aryan Yadav, Mitali Monga, Neeraj Kumar,
• Abstract要約: 発作や周期的な放電などの有害な脳活動の分類は、神経クリティカルケアにおいて重要な役割を果たす。 脳波は脳活動を監視する非侵襲的な方法を提供するが、脳波信号の手動による解釈は時間がかかり、専門家の判断に大きく依存している。 本研究では、有害脳活動の分類に応用したCNN、視覚変換器(ViT)、EEGNetを含むディープラーニングアーキテクチャの比較分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.766736511616383
• License:
• Abstract: The classification of harmful brain activities, such as seizures and periodic discharges, play a vital role in neurocritical care, enabling timely diagnosis and intervention. Electroencephalography (EEG) provides a non-invasive method for monitoring brain activity, but the manual interpretation of EEG signals are time-consuming and rely heavily on expert judgment. This study presents a comparative analysis of deep learning architectures, including Convolutional Neural Networks (CNNs), Vision Transformers (ViTs), and EEGNet, applied to the classification of harmful brain activities using both raw EEG data and time-frequency representations generated through Continuous Wavelet Transform (CWT). We evaluate the performance of these models use multimodal data representations, including high-resolution spectrograms and waveform data, and introduce a multi-stage training strategy to improve model robustness. Our results show that training strategies, data preprocessing, and augmentation techniques are as critical to model success as architecture choice, with multi-stage TinyViT and EfficientNet demonstrating superior performance. The findings underscore the importance of robust training regimes in achieving accurate and efficient EEG classification, providing valuable insights for deploying AI models in clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 発作や周期的な放電などの有害な脳活動の分類は、神経クリティカルケアにおいて重要な役割を担い、タイムリーな診断と介入を可能にしている。 脳波検査(EEG)は、脳活動を監視する非侵襲的な方法を提供するが、脳波信号のマニュアル解釈は時間を要するため、専門家の判断に大きく依存している。 本研究では、CNN(Convolutional Neural Networks)、ViT(Vits)、EEGNet(EEGNet)などのディープラーニングアーキテクチャの比較分析を行い、生の脳波データと連続ウェーブレット変換(CWT)による時間周波数表現の両方を用いて有害脳活動の分類に適用した。 我々は,高分解能スペクトログラムや波形データを含むマルチモーダルデータ表現を用いたモデルの性能評価を行い,モデルロバスト性を向上させるためのマルチステージトレーニング戦略を導入する。 以上の結果から,マルチステージTinyViTとEfficientNetは優れた性能を示すとともに,トレーニング戦略,データ前処理,拡張技術がアーキテクチャ選択と同様に成功をモデル化する上で重要であることが示された。 この結果は、正確で効率的な脳波分類を達成するための堅牢なトレーニング体制の重要性を強調し、臨床実践にAIモデルをデプロイするための貴重な洞察を提供する。

関連論文リスト

• Feature Estimation of Global Language Processing in EEG Using Attention Maps [5.173821279121835]
  本研究は,脳波の特徴推定に新たなアプローチを導入し,深層学習モデルの重みを利用してその関連を探索する。 視覚変換器とEEGNetから生成したアテンションマップは,従来の研究結果と一致した特徴を効果的に同定できることを実証する。 ViTsを用いたMel-Spectrogramの適用により、時間および周波数関連脳波特性の分解能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T22:52:31Z)
• REST: Efficient and Accelerated EEG Seizure Analysis through Residual State Updates [54.96885726053036]
  本稿では,リアルタイム脳波信号解析のための新しいグラフベース残状態更新機構(REST)を提案する。 グラフニューラルネットワークとリカレント構造の組み合わせを活用することで、RESTは、非ユークリッド幾何学とEEGデータ内の時間的依存関係の両方を効率的にキャプチャする。 本モデルは,発作検出と分類作業において高い精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T16:30:19Z)
• EEGFormer: Towards Transferable and Interpretable Large-Scale EEG Foundation Model [39.363511340878624]
  大規模複合脳波データに基づいて事前学習した脳波基礎モデル,すなわちEEGFormerを提案する。 本モデルの有効性を検証するため,様々な下流タスクにおいて広範囲に評価し,異なる転送条件下での性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T17:36:24Z)
• A Knowledge-Driven Cross-view Contrastive Learning for EEG Representation [48.85731427874065]
  本稿では,限られたラベルを持つ脳波から効果的な表現を抽出する知識駆動型クロスビューコントラスト学習フレームワーク(KDC2)を提案する。 KDC2法は脳波信号の頭皮と神経のビューを生成し、脳活動の内部および外部の表現をシミュレートする。 ニューラル情報整合性理論に基づく事前のニューラル知識をモデル化することにより、提案手法は不変かつ相補的なニューラル知識を抽出し、複合表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T08:53:51Z)
• Robustness and Generalization Performance of Deep Learning Models on Cyber-Physical Systems: A Comparative Study [71.84852429039881]
  調査は、センサーの故障やノイズなど、様々な摂動を扱うモデルの能力に焦点を当てている。 我々は,これらのモデルの一般化と伝達学習能力を,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルに公開することによって検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T12:43:59Z)
• FAST-AID Brain: Fast and Accurate Segmentation Tool using Artificial Intelligence Developed for Brain [0.8376091455761259]
  ヒト脳の132領域への高速かつ正確なセグメンテーションのための新しい深層学習法を提案する。 提案モデルは、効率的なU-Netライクなネットワークと、異なるビューと階層関係の交差点の利点を利用する。 提案手法は,画像の事前処理や性能低下を伴わずに頭蓋骨や他の人工物を含む脳MRIデータに適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T16:06:07Z)
• Data augmentation for learning predictive models on EEG: a systematic comparison [79.84079335042456]
  脳波(EEG)分類タスクの深層学習は、ここ数年急速に増加している。 EEG分類タスクのディープラーニングは、比較的小さなEEGデータセットによって制限されている。 データ拡張は、コンピュータビジョンや音声などのアプリケーションにまたがる最先端のパフォーマンスを得るために重要な要素となっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T09:18:15Z)
• EEG-based Cross-Subject Driver Drowsiness Recognition with an Interpretable Convolutional Neural Network [0.0]
  我々は,新しい畳み込みニューラルネットワークと解釈手法を組み合わせることで,分類の重要な特徴のサンプルワイズ分析を可能にする。 その結果,11名の被験者に対して平均78.35%の精度が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T14:47:20Z)
• Uncovering the structure of clinical EEG signals with self-supervised learning [64.4754948595556]
  教師付き学習パラダイムは、しばしば利用可能なラベル付きデータの量によって制限される。 この現象は脳波(EEG)などの臨床関連データに特に問題となる。 ラベルのないデータから情報を抽出することで、ディープニューラルネットワークとの競合性能に到達することができるかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T14:34:47Z)
• ECG-DelNet: Delineation of Ambulatory Electrocardiograms with Mixed Quality Labeling Using Neural Networks [69.25956542388653]
  ディープラーニング(DL)アルゴリズムは、学術的、産業的にも重くなっている。 セグメンテーションフレームワークにECGの検出とデライン化を組み込むことにより、低解釈タスクにDLをうまく適用できることを実証する。 このモデルは、PhyloNetのQTデータベースを使用して、105個の増幅ECG記録から訓練された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T16:29:12Z)
• Multi-Scale Neural network for EEG Representation Learning in BCI [2.105172041656126]
  本稿では,複数の周波数/時間範囲における特徴表現を探索する深層多スケールニューラルネットワークを提案する。 スペクトル時間情報を用いた脳波信号の表現により,提案手法を多種多様なパラダイムに応用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T04:06:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。