論文の概要: A Statistical Approach for Synthetic EEG Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16143v1
• Date: Tue, 22 Apr 2025 06:48:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.87129
• Title: A Statistical Approach for Synthetic EEG Data Generation
• Title（参考訳）: 合成脳波データ生成のための統計的アプローチ
• Authors: Gideon Vos, Maryam Ebrahimpour, Liza van Eijk, Zoltan Sarnyai, Mostafa Rahimi Azghadi,
• Abstract要約: 本研究では,相関解析とランダムサンプリングを組み合わせて,リアルな合成脳波データを生成する手法を提案する。 生の脳波と生の脳波を区別するために訓練されたランダムフォレストモデルは、偶然に高い忠実度を示す。 この方法は、脳波データセットを拡張するためのスケーラブルでプライバシー保護のアプローチを提供し、メンタルヘルス研究におけるより効率的なモデルトレーニングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5648452174203062
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electroencephalogram (EEG) data is crucial for diagnosing mental health conditions but is costly and time-consuming to collect at scale. Synthetic data generation offers a promising solution to augment datasets for machine learning applications. However, generating high-quality synthetic EEG that preserves emotional and mental health signals remains challenging. This study proposes a method combining correlation analysis and random sampling to generate realistic synthetic EEG data. We first analyze interdependencies between EEG frequency bands using correlation analysis. Guided by this structure, we generate synthetic samples via random sampling. Samples with high correlation to real data are retained and evaluated through distribution analysis and classification tasks. A Random Forest model trained to distinguish synthetic from real EEG performs at chance level, indicating high fidelity. The generated synthetic data closely match the statistical and structural properties of the original EEG, with similar correlation coefficients and no significant differences in PERMANOVA tests. This method provides a scalable, privacy-preserving approach for augmenting EEG datasets, enabling more efficient model training in mental health research.
• Abstract（参考訳）: 心電図(EEG)データは精神疾患の診断には不可欠であるが、大規模に収集するのに費用と時間を要する。 合成データ生成は、機械学習アプリケーションのためのデータセットを拡張するための有望なソリューションを提供する。 しかし、感情と精神の健康信号を保持する高品質な人工脳波を生成することは依然として困難である。 本研究では,相関解析とランダムサンプリングを組み合わせて,リアルな合成脳波データを生成する手法を提案する。 まず相関分析を用いて,脳波周波数帯間の相互依存性を解析する。 この構造で導かれ、ランダムサンプリングにより合成サンプルを生成する。 実データと高い相関を持つサンプルは、分布解析と分類タスクによって保持・評価される。 生の脳波と生の脳波を区別するために訓練されたランダムフォレストモデルは、偶然に高い忠実度を示す。 生成した合成データはオリジナルの脳波の統計的・構造的特性とよく一致し, 相関係数は類似し, PERMANOVA試験では有意差は認められなかった。 この方法は、脳波データセットを拡張するためのスケーラブルでプライバシー保護のアプローチを提供し、メンタルヘルス研究におけるより効率的なモデルトレーニングを可能にする。

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