論文の概要: MerGen: Micro-electrode recording synthesis using a generative data-driven approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16928v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 07:54:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:56:01.991354
• Title: MerGen: Micro-electrode recording synthesis using a generative data-driven approach
• Title（参考訳）: MerGen: 生成データ駆動によるマイクロ電極記録合成
• Authors: Thibault Martin, Paul Sauleau, Claire Haegelen, Pierre Jannin, John S. H. Baxter,
• Abstract要約: 本稿では,デ・ノボ電気生理学的記録をシミュレートできるMerGenと呼ばれる生成ニューラルネットワークを提案する。 生成した信号は,現場の専門家による実際の信号と知覚的に区別できないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1398098625978622
• License:
• Abstract: The analysis of electrophysiological data is crucial for certain surgical procedures such as deep brain stimulation, which has been adopted for the treatment of a variety of neurological disorders. During the procedure, auditory analysis of these signals helps the clinical team to infer the neuroanatomical location of the stimulation electrode and thus optimize clinical outcomes. This task is complex, and requires an expert who in turn requires significant training. In this paper, we propose a generative neural network, called MerGen, capable of simulating de novo electrophysiological recordings, with a view to providing a realistic learning tool for clinicians trainees for identifying these signals. We demonstrate that the generated signals are perceptually indistinguishable from real signals by experts in the field, and that it is even possible to condition the generation efficiently to provide a didactic simulator adapted to a particular surgical scenario. The efficacy of this conditioning is demonstrated, comparing it to intra-observer and inter-observer variability amongst experts. We also demonstrate the use of this network for data augmentation for automatic signal classification which can play a role in decision-making support in the operating theatre.
• Abstract（参考訳）: 電気生理学的データの解析は、様々な神経疾患の治療に採用されている深部脳刺激のような特定の外科的処置に不可欠である。 手術中、これらの信号の聴覚学的分析は、臨床チームが刺激電極の神経解剖学的位置を推測し、臨床結果の最適化に役立つ。 このタスクは複雑で、相当なトレーニングを必要とする専門家が必要です。 本稿では,電気生理学的記録をシミュレートできるMerGenと呼ばれる生成ニューラルネットワークを提案する。 本研究では, 現場の専門家による実際の信号とは知覚的に区別できない信号であり, 特定の手術シナリオに適応したドクティックシミュレータを提供するために, 効率よく生成を条件付けることが可能であることを実証する。 この条件付けの有効性が示され、専門家のオブザーバ内およびオブザーバ間変数と比較される。 また,オペレーティング・シアターにおける意思決定支援の役割を果たす自動信号分類のためのデータ拡張に,このネットワークを用いることを実証する。

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