Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Fairness for Depression Detection using EEG Data

論文の概要: Machine Learning Fairness for Depression Detection using EEG Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18192v1
Date: Thu, 30 Jan 2025 08:13:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-31 15:15:23.323534
Title: Machine Learning Fairness for Depression Detection using EEG Data
Title（参考訳）: 脳波データを用いた抑うつ検出のための機械学習フェアネス
Authors: Angus Man Ho Kwok, Jiaee Cheong, Sinan Kalkan, Hatice Gunes,
Abstract要約: 本稿では,脳波データを用いた抑うつ検出のための機械学習フェアネスを評価するための最初の試みについて述べる。我々は,CNN,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク,Gated Recurrent Unit(GRU)ネットワークなど,さまざまなディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行う。実験結果から,既存の脳波データセットや抑うつ検出アルゴリズムにバイアスが存在することが明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.61416119202288
License:
Abstract: This paper presents the very first attempt to evaluate machine learning fairness for depression detection using electroencephalogram (EEG) data. We conduct experiments using different deep learning architectures such as Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Gated Recurrent Unit (GRU) networks across three EEG datasets: Mumtaz, MODMA and Rest. We employ five different bias mitigation strategies at the pre-, in- and post-processing stages and evaluate their effectiveness. Our experimental results show that bias exists in existing EEG datasets and algorithms for depression detection, and different bias mitigation methods address bias at different levels across different fairness measures.
Abstract（参考訳）: 本稿では,脳波データを用いた抑うつ検出のための機械学習フェアネスを評価するための最初の試みについて述べる。我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク、Mumtaz、MODMA、Restの3つのEEGデータセットにまたがるGated Recurrent Unit(GRU)ネットワークなど、さまざまなディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行う。我々は,前処理段階,内処理段階,後処理段階の5つの異なるバイアス緩和戦略を採用し,その効果を評価する。実験結果から,既存の脳波データセットや抑うつ検出アルゴリズムにバイアスが存在することが明らかとなった。

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