論文の概要: Deep Learning-Powered Electrical Brain Signals Analysis: Advancing Neurological Diagnostics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17213v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 14:45:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:56:02.132453
• Title: Deep Learning-Powered Electrical Brain Signals Analysis: Advancing Neurological Diagnostics
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた脳波信号解析 : 神経診断の進歩
• Authors: Jiahe Li, Xin Chen, Fanqi Shen, Junru Chen, Yuxin Liu, Daoze Zhang, Zhizhang Yuan, Fang Zhao, Meng Li, Yang Yang,
• Abstract要約: 脳波/iEEGに基づく神経学的診断における深層学習手法の進歩を体系的に検討する。 46個のデータセットを用いた7つの神経学的条件の応用に焦点を当てた。 多様なデータセットをまたいだモデル評価のための標準化されたベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.196462537320595
• License:
• Abstract: Neurological disorders represent significant global health challenges, driving the advancement of brain signal analysis methods. Scalp electroencephalography (EEG) and intracranial electroencephalography (iEEG) are widely used to diagnose and monitor neurological conditions. However, dataset heterogeneity and task variations pose challenges in developing robust deep learning solutions. This review systematically examines recent advances in deep learning approaches for EEG/iEEG-based neurological diagnostics, focusing on applications across 7 neurological conditions using 46 datasets. We explore trends in data utilization, model design, and task-specific adaptations, highlighting the importance of pre-trained multi-task models for scalable, generalizable solutions. To advance research, we propose a standardized benchmark for evaluating models across diverse datasets to enhance reproducibility. This survey emphasizes how recent innovations can transform neurological diagnostics and enable the development of intelligent, adaptable healthcare solutions.
• Abstract（参考訳）: 神経障害は、脳信号分析法の進歩を推進し、重要な世界的な健康上の課題である。 スカルプ脳波(EEG)と頭蓋内脳波(iEEG)は、神経疾患の診断とモニタリングに広く用いられている。 しかし、データセットの不均一性とタスクのバリエーションは、堅牢なディープラーニングソリューションを開発する上での課題となる。 脳波/iEEGに基づく神経診断におけるディープラーニング手法の最近の進歩を系統的に検討し,46個のデータセットを用いた7つの神経疾患に適用することに焦点を当てた。 データ利用、モデル設計、タスク固有の適応のトレンドを探求し、スケーラブルで一般化可能なソリューションのための事前学習されたマルチタスクモデルの重要性を強調した。 そこで本研究では,再現性を高めるため,多様なデータセットを対象としたモデル評価のための標準化されたベンチマークを提案する。 この調査は、最近のイノベーションが神経学的診断を変革し、インテリジェントで適応可能な医療ソリューションの開発を可能にする方法を強調している。

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