論文の概要: Are foundation models useful feature extractors for electroencephalography analysis?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21086v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 14:21:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:43:22.644714
• Title: Are foundation models useful feature extractors for electroencephalography analysis?
• Title（参考訳）: 基礎モデルは脳波解析に有用か?
• Authors: Özgün Turgut, Felix S. Bott, Markus Ploner, Daniel Rueckert,
• Abstract要約: 脳波を用いた医療時系列分析における基礎モデルの有効性について検討する。 分析の結果,基礎モデルは意味のある脳波の特徴を抽出し,ドメイン適応を伴わずとも特化モデルに優れ,タスク固有のバイオマーカーをローカライズすることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.413178499853156
• License:
• Abstract: The success of foundation models in natural language processing and computer vision has motivated similar approaches for general time series analysis. While these models are effective for a variety of tasks, their applicability in medical domains with limited data remains largely unexplored. To address this, we investigate the effectiveness of foundation models in medical time series analysis involving electroencephalography (EEG). Through extensive experiments on tasks such as age prediction, seizure detection, and the classification of clinically relevant EEG events, we compare their diagnostic accuracy with that of specialised EEG models. Our analysis shows that foundation models extract meaningful EEG features, outperform specialised models even without domain adaptation, and localise task-specific biomarkers. Moreover, we demonstrate that diagnostic accuracy is substantially influenced by architectural choices such as context length. Overall, our study reveals that foundation models with general time series understanding eliminate the dependency on large domain-specific datasets, making them valuable tools for clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理とコンピュータビジョンにおける基礎モデルの成功は、一般的な時系列解析に類似したアプローチを動機付けている。 これらのモデルは様々なタスクに有効であるが、限られたデータを持つ医療領域における適用性はほとんど解明されていない。 本研究の目的は,脳波を用いた医療時系列分析における基礎モデルの有効性を検討することである。 年齢予測,発作検出,臨床関連脳波イベントの分類などのタスクに関する広範な実験を通じて,その診断精度を専門の脳波モデルと比較した。 分析の結果,基礎モデルは意味のある脳波の特徴を抽出し,ドメイン適応を伴わずとも特化モデルに優れ,タスク固有のバイオマーカーをローカライズすることがわかった。 さらに,診断精度は文脈長などのアーキテクチャ的選択に大きく影響されていることを示す。 総じて, 一般時系列理解に基づく基礎モデルは, 大規模領域固有のデータセットへの依存を排除し, 臨床実践に有用なツールであることを明らかにした。

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