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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17213v2
• Date: Thu, 23 Oct 2025 06:25:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:04.133874
• 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: 神経障害は、脳信号解析の進歩を推進し、世界的な健康問題を引き起こす。 脳波と頭蓋内脳波(iEEG)は診断とモニタリングに広く用いられている。 本稿では、脳波/iEEGに基づく神経学的診断におけるディープラーニングアプローチの最近の進歩を体系的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.149456702857414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neurological disorders pose major global health challenges, driving advances in brain signal analysis. Scalp electroencephalography (EEG) and intracranial EEG (iEEG) are widely used for diagnosis and monitoring. However, dataset heterogeneity and task variations hinder the development of 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. For each condition, we review representative methods and their quantitative results, integrating performance comparisons with analyses of data usage, model design, and task-specific adaptations, while highlighting the role of pre-trained multi-task models in achieving scalable, generalizable solutions. Finally, we propose a standardized benchmark to evaluate models across diverse datasets and improve reproducibility, emphasizing how recent innovations are transforming neurological diagnostics toward intelligent, adaptable healthcare systems.
• Abstract（参考訳）: 神経障害は、脳信号解析の進歩を推進し、世界的な健康問題を引き起こす。 脳波(EEG)と頭蓋内脳波(iEEG)は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の開発を妨げる。 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。 各条件について,データ利用,モデル設計,タスク固有の適応の分析と性能比較を統合し,スケーラブルで一般化可能なソリューションを実現する上で,事前学習されたマルチタスクモデルの役割を強調した。 最後に、さまざまなデータセットにわたるモデルの評価と再現性向上のための標準化されたベンチマークを提案し、最近のイノベーションが神経学的診断をインテリジェントで適応可能な医療システムにどのように変換しているかを強調した。

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