論文の概要: LEAD: Large Foundation Model for EEG-Based Alzheimer's Disease Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01678v2
• Date: Mon, 10 Feb 2025 17:11:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:35:43.546645
• Title: LEAD: Large Foundation Model for EEG-Based Alzheimer's Disease Detection
• Title（参考訳）: LEAD:脳波によるアルツハイマー病検出のための大規模基礎モデル
• Authors: Yihe Wang, Nan Huang, Nadia Mammone, Marco Cecchi, Xiang Zhang,
• Abstract要約: 脳波を用いたアルツハイマー病検出のための基礎モデルLEADを提案する。 私たちは11のEEGデータセットでモデルを事前トレーニングし、5つのADデータセットで微調整します。 サンプルレベルではF1スコアが9.86%増加し,被験者レベルでは9.31%向上したAD検出性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.935843202928883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electroencephalogram (EEG) provides a non-invasive, highly accessible, and cost-effective solution for Alzheimer's Disease (AD) detection. However, existing methods, whether based on manual feature extraction or deep learning, face two major challenges: the lack of large-scale datasets for robust feature learning and evaluation, and poor detection performance due to inter-subject variations. To address these challenges, we curate an EEG-AD corpus containing 813 subjects, which forms the world's largest EEG-AD dataset to the best of our knowledge. Using this unique dataset, we propose LEAD, the first large foundation model for EEG-based AD detection. Our method encompasses an entire pipeline, from data selection and preprocessing to self-supervised contrastive pretraining, fine-tuning, and key setups such as subject-independent evaluation and majority voting for subject-level detection. We pre-train the model on 11 EEG datasets and unified fine-tune it on 5 AD datasets. Our self-supervised pre-training design includes sample-level and subject-level contrasting to extract useful general EEG features. Fine-tuning is performed on 5 channel-aligned datasets together. The backbone encoder incorporates temporal and channel embeddings to capture features across both temporal and spatial dimensions. Our method demonstrates outstanding AD detection performance, achieving up to a 9.86% increase in F1 score at the sample-level and up to a 9.31% at the subject-level compared to state-of-the-art methods. The results of our model strongly confirm the effectiveness of contrastive pre-training and channel-aligned unified fine-tuning for addressing inter-subject variation. The source code is at https://github.com/DL4mHealth/LEAD.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)は、アルツハイマー病(AD)の検出に非侵襲的で、アクセスしやすく、費用対効果の高いソリューションを提供する。 しかし、手動の特徴抽出や深層学習といった既存の手法では、ロバストな特徴学習と評価のための大規模データセットの欠如、オブジェクト間の変動による検出性能の低下という2つの大きな課題に直面している。 これらの課題に対処するため、我々は813の被験者を含むEEG-ADコーパスをキュレートする。 このユニークなデータセットを用いて,脳波を用いたAD検出のための最初の大規模基盤モデルであるLEADを提案する。 提案手法は,データ選択や前処理から自己監督型コントラスト事前学習,微調整,主観非依存評価や多数決といった重要な設定に至るまで,パイプライン全体を含む。 私たちは11のEEGデータセットでモデルを事前トレーニングし、5つのADデータセットで微調整します。 我々の自己指導型事前学習設計は、サンプルレベルのコントラストと主観レベルのコントラストを含んでおり、有用な一般的な脳波特徴を抽出する。 ファインチューニングは5つのチャネルアラインデータセットで一緒に実行される。 バックボーンエンコーダは、時間的およびチャネル埋め込みを組み込んで、時間的および空間的両方の特徴を捉えている。 提案手法はAD検出性能に優れており, 試料レベルでは9.86%, 被験者レベルでは9.31%まで向上した。 提案モデルの結果は, 物体間変動に対処するために, コントラスト付き事前学習とチャネル整合型微調整の有効性を強く裏付けるものである。 ソースコードはhttps://github.com/DL4mHealth/LEADにある。

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