論文の概要: CAE-T: A Channelwise AutoEncoder with Transformer for EEG Abnormality Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14522v1
- Date: Thu, 19 Dec 2024 04:38:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-20 13:34:00.486827
- Title: CAE-T: A Channelwise AutoEncoder with Transformer for EEG Abnormality Detection
- Title（参考訳）: CAE-T:脳波異常検出用トランスを用いたチャネルワイドオートエンコーダ
- Authors: Youshen Zhao, Keiji Iramina,
- Abstract要約: CAE-Tは、チャネルワイズCNNベースのオートエンコーダと、効率的なEEG異常検出のためのシングルヘッドトランスフォーマー分類器を組み合わせた、新しいフレームワークである。
TUH異常脳波コーパスを用いて、提案モデルは85.0%の精度、76.2%の感度、91.2%の特異性を達成する。
この枠組みはチャネル設計を通じて解釈可能性を維持しており、神経科学研究や臨床実践における将来の応用の可能性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4448543797168715
- License:
- Abstract: Electroencephalogram (EEG) signals are critical for detecting abnormal brain activity, but their high dimensionality and complexity pose significant challenges for effective analysis. In this paper, we propose CAE-T, a novel framework that combines a channelwise CNN-based autoencoder with a single-head transformer classifier for efficient EEG abnormality detection. The channelwise autoencoder compresses raw EEG signals while preserving channel independence, reducing computational costs and retaining biologically meaningful features. The compressed representations are then fed into the transformer-based classifier, which efficiently models long-term dependencies to distinguish between normal and abnormal signals. Evaluated on the TUH Abnormal EEG Corpus, the proposed model achieves 85.0% accuracy, 76.2% sensitivity, and 91.2% specificity at the per-case level, outperforming baseline models such as EEGNet, Deep4Conv, and FusionCNN. Furthermore, CAE-T requires only 202M FLOPs and 2.9M parameters, making it significantly more efficient than transformer-based alternatives. The framework retains interpretability through its channelwise design, demonstrating great potential for future applications in neuroscience research and clinical practice. The source code is available at https://github.com/YossiZhao/CAE-T.
- Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)信号は異常な脳活動を検出するのに重要であるが、その高次元性や複雑さは効果的な分析に重大な課題をもたらす。
本稿では,チャネルワイズCNNベースのオートエンコーダとシングルヘッドトランスフォーマー分類器を組み合わせた,脳波異常検出のための新しいフレームワークであるCAE-Tを提案する。
チャネルワイドオートエンコーダは、チャネル独立性を維持しながら生の脳波信号を圧縮し、計算コストを低減し、生物学的に意味のある特徴を保持する。
圧縮された表現は変換器ベースの分類器に入力され、これは正常信号と異常信号の区別のために、長期依存を効率的にモデル化する。
TUH異常脳波コーパスで評価され、提案モデルは精度85.0%、感度76.2%、特異度91.2%であり、EEGNet、Deep4Conv、FusionCNNなどのベースラインモデルを上回っている。
さらに、CAE-Tは202MのFLOPと2.9Mのパラメータしか必要とせず、トランスフォーマーベースの代替よりもはるかに効率的である。
この枠組みはチャネル設計を通じて解釈可能性を維持しており、神経科学研究や臨床実践における将来の応用の可能性を示している。
ソースコードはhttps://github.com/YossiZhao/CAE-T.comで入手できる。
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