論文の概要: SCFNet:A Transferable IIIC EEG Classification Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17835v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 02:08:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-29 07:32:23.719019
• Title: SCFNet:A Transferable IIIC EEG Classification Network
• Title（参考訳）: SCFNet:転送可能なIIIC脳波分類ネットワーク
• Authors: Weijin Xu,
• Abstract要約: 単一チャネル特徴抽出(Singal Channel Feature)モデルバックエンド融合(SCFNet)を用いたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 EEG-SCFNetの精度はベースラインモデルに比べて4%向上し、元のRCNNニューラルネットワークモデルに比べて1.3%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2781698000674653
• License:
• Abstract: Epilepsy and epileptiform discharges are common harmful brain activities, and electroencephalogram (EEG) signals are widely used to monitor the onset status of patients. However, due to the lack of unified EEG signal acquisition standards, there are many obstacles in practical applications, especially the difficulty in transferring and using models trained on different numbers of channels. To address this issue, we proposes a neural network architecture with a single-channel feature extraction (Singal Channel Feature) model backend fusion (SCFNet). The feature extractor of the model is an RCNN network with single-channel input, which does not depend on other channels, thereby enabling easier migration to data with different numbers of channels. Experimental results show that on the IIIC-Seizure dataset, the accuracy of EEG-SCFNet has improved by 4% compared to the baseline model and also increased by 1.3% compared to the original RCNN neural network model. Even with only fine-tuning the classification head, its performance can still maintain a level comparable to the baseline. In addition, in terms of cross-dataset transfer, EEG-SCFNet can still maintain certain performance even if the channel leads are different.
• Abstract（参考訳）: てんかんやてんかんは脳活動に悪影響を及ぼし、脳電図(EEG)信号は患者の発症状況を監視するために広く用いられている。 しかし、脳波信号取得標準が統一されていないため、実用化には多くの障害があり、特に異なる数のチャネルで訓練されたモデルの転送と使用が困難である。 この問題に対処するため,単一チャネル特徴抽出(Singal Channel Feature)モデルバックエンド融合(SCFNet)を用いたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 モデルの特徴抽出器はシングルチャネル入力を持つRCNNネットワークであり、他のチャネルに依存しないため、異なるチャンネル数のデータへのマイグレーションが容易になる。 実験の結果,IIIC-Seizureデータセットでは,ベースラインモデルに比べてEEG-SCFNetの精度が4%向上し,元のRCNNニューラルネットワークモデルに比べて1.3%向上した。 分類ヘッドを微調整するだけでも、その性能はベースラインに匹敵するレベルを維持することができる。 さらに、クロスデータセット転送の観点では、EEG-SCFNetは、たとえチャネルのリードが異なるとしても、一定のパフォーマンスを維持することができる。

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