論文の概要: PSDNorm: Test-Time Temporal Normalization for Deep Learning in Sleep Staging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04582v2
• Date: Tue, 20 May 2025 14:39:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.847293
• Title: PSDNorm: Test-Time Temporal Normalization for Deep Learning in Sleep Staging
• Title（参考訳）: PSDNorm: 睡眠中の深層学習のためのテスト時間時間時間正規化
• Authors: Théo Gnassounou, Antoine Collas, Rémi Flamary, Alexandre Gramfort,
• Abstract要約: 我々は,モンジュマッピングと時間文脈を利用したPSDNormを提案し,信号の深層学習モデルにおける特徴写像の正規化を行う。 PSDNormは、BatchNormよりも4倍のデータ効率が高く、目に見えない左のデータセットで最先端のパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.05435596565677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distribution shift poses a significant challenge in machine learning, particularly in biomedical applications using data collected across different subjects, institutions, and recording devices, such as sleep data. While existing normalization layers, BatchNorm, LayerNorm and InstanceNorm, help mitigate distribution shifts, when applied over the time dimension they ignore the dependencies and auto-correlation inherent to the vector coefficients they normalize. In this paper, we propose PSDNorm that leverages Monge mapping and temporal context to normalize feature maps in deep learning models for signals. Notably, the proposed method operates as a test-time domain adaptation technique, addressing distribution shifts without additional training. Evaluations with architectures based on U-Net or transformer backbones trained on 10K subjects across 10 datasets, show that PSDNorm achieves state-of-the-art performance on unseen left-out datasets while being 4-times more data-efficient than BatchNorm.
• Abstract（参考訳）: 分散シフトは、特に、さまざまな被験者、機関、睡眠データなどの記録装置で収集されたデータを使用したバイオメディカル応用において、機械学習において重要な課題となっている。 既存の正規化レイヤであるBatchNorm、LayerNorm、InstanceNormは、分散シフトを軽減するのに役立ちます。 本稿では,信号の深層学習モデルにおける特徴写像の正規化にMongeマッピングと時間文脈を利用するPSDNormを提案する。 特に,本手法はテスト時間領域適応手法として機能し,追加のトレーニングを伴わずに分散シフトに対処する。 U-Netや10データセットにわたる10Kの被験者でトレーニングされたトランスフォーマーバックボーンをベースとしたアーキテクチャによる評価は、PSDNormが未確認の左アウトデータセットで最先端のパフォーマンスを実現し、BatchNormよりも4倍のデータ効率が向上したことを示している。

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