論文の概要: Tiny-BioMoE: a Lightweight Embedding Model for Biosignal Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21875v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 14:46:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.473349
- Title: Tiny-BioMoE: a Lightweight Embedding Model for Biosignal Analysis
- Title（参考訳）: Tiny-BioMoE:生体信号解析のための軽量埋め込みモデル
- Authors: Stefanos Gkikas, Ioannis Kyprakis, Manolis Tsiknakis,
- Abstract要約: The textitSecond Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment (AI4PAIN)に提出された。
提案手法は,生体信号解析のための軽量な事前学習型埋め込みモデルである textitTiny-BioMoE を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689511
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pain is a complex and pervasive condition that affects a significant portion of the population. Accurate and consistent assessment is essential for individuals suffering from pain, as well as for developing effective management strategies in a healthcare system. Automatic pain assessment systems enable continuous monitoring, support clinical decision-making, and help minimize patient distress while mitigating the risk of functional deterioration. Leveraging physiological signals offers objective and precise insights into a person's state, and their integration in a multimodal framework can further enhance system performance. This study has been submitted to the \textit{Second Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment (AI4PAIN)}. The proposed approach introduces \textit{Tiny-BioMoE}, a lightweight pretrained embedding model for biosignal analysis. Trained on $4.4$ million biosignal image representations and consisting of only $7.3$ million parameters, it serves as an effective tool for extracting high-quality embeddings for downstream tasks. Extensive experiments involving electrodermal activity, blood volume pulse, respiratory signals, peripheral oxygen saturation, and their combinations highlight the model's effectiveness across diverse modalities in automatic pain recognition tasks. \textit{\textcolor{blue}{The model's architecture (code) and weights are available at https://github.com/GkikasStefanos/Tiny-BioMoE.
- Abstract（参考訳）: 痛みは複雑で広まりやすい状態であり、人口のかなりの部分に影響を与える。
正確で一貫した評価は、痛みに苦しむ個人だけでなく、医療システムにおける効果的な管理戦略の開発にも不可欠である。
自動痛み評価システムは、継続的なモニタリングを可能にし、臨床的意思決定をサポートし、機能劣化のリスクを軽減しつつ、患者の苦痛を最小限に抑える。
生理的信号の活用は、個人の状態に対する客観的かつ正確な洞察を与え、マルチモーダルフレームワークへの統合は、システムパフォーマンスをさらに向上させる。
本研究は, 次世代痛覚評価(AI4PAIN)における「textit{Second Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment(AI4PAIN)」に提出された。
提案手法は生体信号解析のための軽量な事前学習型埋め込みモデルである \textit{Tiny-BioMoE} を導入する。
4.4億ドルのバイオサイン画像表現とわずか7.3億ドルのパラメータで訓練され、下流のタスクに高品質な埋め込みを抽出するための効果的なツールとして機能する。
電脳活動、血流パルス、呼吸信号、末梢酸素飽和、およびそれらの組み合わせを含む広範囲な実験は、自動痛覚タスクにおける様々なモードにわたるモデルの有効性を浮き彫りにした。
モデルのアーキテクチャ(コード)と重みはhttps://github.com/GkikasStefanos/Tiny-BioMoEで公開されている。
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