論文の概要: Automated Detection of Epileptic Spikes and Seizures Incorporating a Novel Spatial Clustering Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10404v1
• Date: Sun, 05 Jan 2025 02:06:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-26 03:08:32.096503
• Title: Automated Detection of Epileptic Spikes and Seizures Incorporating a Novel Spatial Clustering Prior
• Title（参考訳）: 新しい空間クラスタリングを取り入れたてんかん性スパイクとシーズールの自動検出
• Authors: Hanyang Dong, Shurong Sheng, Xiongfei Wang, Jiahong Gao, Yi Sun, Wanli Yang, Kuntao Xiao, Pengfei Teng, Guoming Luan, Zhao Lv,
• Abstract要約: センサの空間的位置に基づいて,まずMEGチャネルをクラスタリングするパラダイムを導入する。 次に、信号の空間的クラスタリングと時間的変化を統合するために、新しい畳み込み入力モジュールを設計する。 提案手法は,2つの中心から収集した大規模実世界のMEGデータセットであるSanbo-CMRのF1スコア94.73%を達成し,最先端のアプローチを1.85%上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.432163893362497
• License:
• Abstract: A Magnetoencephalography (MEG) time-series recording consists of multi-channel signals collected by superconducting sensors, with each signal's intensity reflecting magnetic field changes over time at the sensor location. Automating epileptic MEG spike detection significantly reduces manual assessment time and effort, yielding substantial clinical benefits. Existing research addresses MEG spike detection by encoding neural network inputs with signals from all channel within a time segment, followed by classification. However, these methods overlook simultaneous spiking occurred from nearby sensors. We introduce a simple yet effective paradigm that first clusters MEG channels based on their sensor's spatial position. Next, a novel convolutional input module is designed to integrate the spatial clustering and temporal changes of the signals. This module is fed into a custom MEEG-ResNet3D developed by the authors, which learns to extract relevant features and classify the input as a spike clip or not. Our method achieves an F1 score of 94.73% on a large real-world MEG dataset Sanbo-CMR collected from two centers, outperforming state-of-the-art approaches by 1.85%. Moreover, it demonstrates efficacy and stability in the Electroencephalographic (EEG) seizure detection task, yielding an improved weighted F1 score of 1.4% compared to current state-of-the-art techniques evaluated on TUSZ, whch is the largest EEG seizure dataset.
• Abstract（参考訳）: 磁気脳波(MEG)の時系列記録は、超伝導センサによって収集されたマルチチャネル信号で構成され、各信号の強度はセンサー位置で時間とともに変化する。 てんかん性MEGスパイク検出の自動化は、手作業による評価時間と労力を大幅に削減し、かなりの臨床効果をもたらす。 既存の研究は、時間セグメント内のすべてのチャネルからの信号でニューラルネットワーク入力を符号化し、次に分類することでMEGスパイク検出に対処している。 しかし、これらの方法は、近くのセンサーから同時にスパイクされるのを見落としている。 センサの空間的位置に基づいて,まずMEGチャネルをクラスタリングする。 次に、信号の空間的クラスタリングと時間的変化を統合するために、新しい畳み込み入力モジュールを設計する。 このモジュールは著者によって開発されたカスタムMEEG-ResNet3Dに入力され、関連する機能を抽出し、インプットをスパイククリップとして分類する。 提案手法は,2つの中心から収集した大規模実世界のMEGデータセットであるSanbo-CMRのF1スコア94.73%を達成し,最先端のアプローチを1.85%上回った。 さらに、脳波発作検出タスクの有効性と安定性を示し、TUSZで評価されている最先端技術と比較すると、改善されたF1スコアが1.4%となり、脳波発作データセットとしては最大である。

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