論文の概要: Canine EEG Helps Human: Cross-Species and Cross-Modality Epileptic Seizure Detection via Multi-Space Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17842v2
- Date: Sat, 08 Feb 2025 02:43:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:23:58.497970
- Title: Canine EEG Helps Human: Cross-Species and Cross-Modality Epileptic Seizure Detection via Multi-Space Alignment
- Title（参考訳）: 犬の脳波は、多空間アライメントによる異種・異種間・異質性てんかん発作検出に役立つ
- Authors: Z. Wang, S. Li, Dongrui Wu,
- Abstract要約: てんかんは世界の健康に大きく影響し、世界中の約6500万人と様々な動物種に影響を与えている。
そこで本研究では,多空間アライメント手法を多種間および多次元脳波(EEG)データに基づいて提案し,てんかん発作の検出能力と理解を向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.44245071161907
- License:
- Abstract: Epilepsy significantly impacts global health, affecting about 65 million people worldwide, along with various animal species. The diagnostic processes of epilepsy are often hindered by the transient and unpredictable nature of seizures. Here we propose a multi-space alignment approach based on cross-species and cross-modality electroencephalogram (EEG) data to enhance the detection capabilities and understanding of epileptic seizures. By employing deep learning techniques, including domain adaptation and knowledge distillation, our framework aligns cross-species and cross-modality EEG signals to enhance the detection capability beyond traditional within-species and with-modality models. Experiments on multiple surface and intracranial EEG datasets of humans and canines demonstrated substantial improvements in the detection accuracy, achieving over 90% AUC scores for cross-species and cross-modality seizure detection with extremely limited labeled data from the target species/modality. To our knowledge, this is the first study that demonstrates the effectiveness of integrating heterogeneous data from different species and modalities to improve EEG-based seizure detection performance. The approach may also be generalizable to different brain-computer interface paradigms, and suggests the possibility to combine data from different species/modalities to increase the amount of training data for large EEG models.
- Abstract（参考訳）: てんかんは世界の健康に大きく影響し、世界中の約6500万人と様々な動物種に影響を与えている。
てんかんの診断過程は、発作の過渡的かつ予測不能な性質によって妨げられることが多い。
そこで本研究では,多空間アライメント手法を多種間および多次元脳波(EEG)データに基づいて提案し,てんかん発作の検出能力と理解を向上する。
ドメイン適応や知識蒸留などの深層学習技術を利用することで、従来の内在種・非モダリティモデルを超えて検出能力を高めるために、クロス種・クロスモダリティ脳波信号の整列を図る。
ヒトとイヌの多面脳波データセットと頭蓋内脳波データセットを用いた実験では、検出精度が大幅に向上し、種間比較で90%以上のAUCスコアが達成された。
我々の知る限り、脳波による発作検出性能を向上させるために、異なる種やモダリティから異種データを統合することの有効性を示す最初の研究である。
このアプローチは、異なる脳-コンピュータインターフェースパラダイムにも一般化可能であり、異なる種/モダリティのデータを組み合わせて大きな脳波モデルのトレーニングデータを増やす可能性を示唆している。
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