論文の概要: Graph Attention Networks for Detecting Epilepsy from EEG Signals Using Accessible Hardware in Low-Resource Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15118v1
• Date: Sun, 20 Jul 2025 20:44:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.203259
• Title: Graph Attention Networks for Detecting Epilepsy from EEG Signals Using Accessible Hardware in Low-Resource Settings
• Title（参考訳）: 低リソース環境におけるアクセシブルハードウェアを用いた脳波信号からのてんかん検出のためのグラフ注意ネットワーク
• Authors: Szymon Mazurek, Stephen Moore, Alessandro Crimi,
• Abstract要約: 低所得国では、貧弱な神経科医や高価な診断ツールのためにてんかんが診断されていない。 低コストのEEGハードウェアからてんかんを検出するためのグラフベースのディープラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.62331048595689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Goal: Epilepsy remains under-diagnosed in low-income countries due to scarce neurologists and costly diagnostic tools. We propose a graph-based deep learning framework to detect epilepsy from low-cost Electroencephalography (EEG) hardware, tested on recordings from Nigeria and Guinea-Bissau. Our focus is on fair, accessible automatic assessment and explainability to shed light on epilepsy biomarkers. Methods: We model EEG signals as spatio-temporal graphs, classify them, and identify interchannel relationships and temporal dynamics using graph attention networks (GAT). To emphasize connectivity biomarkers, we adapt the inherently node-focused GAT to analyze edges. We also designed signal preprocessing for low-fidelity recordings and a lightweight GAT architecture trained on Google Colab and deployed on RaspberryPi devices. Results: The approach achieves promising classification performance, outperforming a standard classifier based on random forest and graph convolutional networks in terms of accuracy and robustness over multiple sessions, but also highlighting specific connections in the fronto-temporal region. Conclusions: The results highlight the potential of GATs to provide insightful and scalable diagnostic support for epilepsy in underserved regions, paving the way for affordable and accessible neurodiagnostic tools.
• Abstract（参考訳）: 目標:低所得国では、神経科医や高価な診断ツールが不足しているため、てんかんは未診断のままである。 本稿では,ナイジェリアとギニアビサウの録音でテストされた低コスト脳波ハードウェアからてんかんを検出するためのグラフベースのディープラーニングフレームワークを提案する。 我々の焦点は、てんかんのバイオマーカーに光を放つための公平でアクセス可能な自動評価と説明性である。 方法:我々は,脳波信号を時空間グラフとしてモデル化し,それらを分類し,グラフ注意ネットワーク(GAT)を用いてチャネル間関係と時間ダイナミクスを同定する。 接続性バイオマーカーを強調するために,ノード中心のGATを用いてエッジを解析する。 また、低忠実度記録のための信号前処理や、Google ColabでトレーニングされRaspberryPiデバイスにデプロイされた軽量なGATアーキテクチャも設計した。 結果:本手法は有望な分類性能を達成し,複数のセッションにおける精度と堅牢性の観点から,ランダム森林とグラフ畳み込みネットワークに基づく標準分類器よりも優れ,また,前頭側領域における特定の接続を強調した。 結論: GATsが、未治療領域のてんかんに対する洞察に富んだ、スケーラブルな診断サポートを提供する可能性を強調し、手頃で入手しやすい神経診断ツールへの道を開いた。

関連論文リスト

• CognitionCapturer: Decoding Visual Stimuli From Human EEG Signal With Multimodal Information [61.1904164368732]
  脳波信号の表現にマルチモーダルデータを完全に活用する統合フレームワークであるCognitionCapturerを提案する。 具体的には、CognitionCapturerは、各モダリティに対してモダリティエキスパートを訓練し、EEGモダリティからモダリティ情報を抽出する。 このフレームワークは生成モデルの微調整を一切必要とせず、より多くのモダリティを組み込むように拡張することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T16:27:54Z)
• REST: Efficient and Accelerated EEG Seizure Analysis through Residual State Updates [54.96885726053036]
  本稿では,リアルタイム脳波信号解析のための新しいグラフベース残状態更新機構(REST)を提案する。 グラフニューラルネットワークとリカレント構造の組み合わせを活用することで、RESTは、非ユークリッド幾何学とEEGデータ内の時間的依存関係の両方を効率的にキャプチャする。 本モデルは,発作検出と分類作業において高い精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T16:30:19Z)
• Polar-Net: A Clinical-Friendly Model for Alzheimer's Disease Detection in OCTA Images [53.235117594102675]
  オプティカルコヒーレンス・トモグラフィーは、網膜微小血管の画像化によってアルツハイマー病(AD)を検出するための有望なツールである。 我々はPolar-Netと呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを提案し、解釈可能な結果を提供し、臨床上の事前知識を活用する。 Polar-Netは既存の最先端の手法よりも優れており,網膜血管変化とADとの関連性について,より貴重な病理学的証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T11:49:49Z)
• Energy-based Out-of-Distribution Detection for Graph Neural Networks [76.0242218180483]
  我々は,GNNSafeと呼ばれるグラフ上での学習のための,シンプルで強力で効率的なOOD検出モデルを提案する。 GNNSafeは、最先端技術に対するAUROCの改善を最大17.0%で達成しており、そのような未開発領域では単純だが強力なベースラインとして機能する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T16:38:43Z)
• Spatial Temporal Graph Convolution with Graph Structure Self-learning for Early MCI Detection [9.11430195887347]
  本稿では,EMCI検出のための新しいグラフ構造自己学習機構を備えた空間時空間グラフ畳み込みネットワークを提案する。 The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative databaseの結果は、我々の手法が最先端のアプローチより優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-11T12:29:00Z)
• EEG-BBNet: a Hybrid Framework for Brain Biometric using Graph Connectivity [1.1498015270151059]
  我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)を統合するハイブリッドネットワークであるEEG-BBNetを提案する。 我々のモデルは、イベント関連電位(ERP)タスクにおけるすべてのベースラインを、セッション内データを用いて平均99.26%の正確な認識率で上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T10:18:22Z)
• Self-Supervised Learning for Anomalous Channel Detection in EEG Graphs: Application to Seizure Analysis [4.1372815372396525]
  本稿では、発作データへのアクセスが不要な自己教師付き方法で発作チャンネルやクリップを検出することを提案する。 提案手法は,脳波グラフに埋め込まれた局所構造情報と文脈情報を,正と負のサブグラフを用いて検討する。 我々は,脳波による発作研究において,最も大きな発作データセットに関する広範な実験を行い,提案手法が最先端の手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-15T21:56:30Z)
• EEG-GNN: Graph Neural Networks for Classification of Electroencephalogram (EEG) Signals [20.991468018187362]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は脳波(EEG)から主観的不変の特徴を抽出するために頻繁に用いられる。 電極部位の機能的ネットワークに対する2次元グリッド型入力に適用される畳み込みとプーリングの概念を調整することにより、この制限を克服する。 我々は,グラフのノードに電極を投影する様々なグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを開発し,ノードの特徴を試行錯誤時に収集したEEGチャネルのサンプルとして表現し,ノードを重み付き/非重み付きエッジで接続する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T21:19:12Z)
• Automated Seizure Detection and Seizure Type Classification From Electroencephalography With a Graph Neural Network and Self-Supervised Pre-Training [5.770965725405472]
  本稿では,脳波をグラフとしてモデル化し,自動発作検出と分類のためのグラフニューラルネットワークを提案する。 自己教師付き事前学習を伴うグラフモデルは,これまでのcnnモデルとlstmモデルを大きく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T20:32:10Z)
• Uncovering the structure of clinical EEG signals with self-supervised learning [64.4754948595556]
  教師付き学習パラダイムは、しばしば利用可能なラベル付きデータの量によって制限される。 この現象は脳波(EEG)などの臨床関連データに特に問題となる。 ラベルのないデータから情報を抽出することで、ディープニューラルネットワークとの競合性能に到達することができるかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T14:34:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。