論文の概要: PySeizure: A single machine learning classifier framework to detect seizures in diverse datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07253v1
• Date: Sun, 10 Aug 2025 09:12:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.779617
• Title: PySeizure: A single machine learning classifier framework to detect seizures in diverse datasets
• Title（参考訳）: PySeizure: さまざまなデータセットの発作を検出する単一の機械学習分類器フレームワーク
• Authors: Bartlomiej Chybowski, Shima Abdullateef, Hollan Haule, Alfredo Gonzalez-Sulser, Javier Escudero,
• Abstract要約: 我々は、様々な臨床データセット間で堅牢な発作検出を可能にする、革新的なオープンソースの機械学習フレームワークを導入する。 堅牢性を高めるため、このフレームワークは自動前処理パイプラインを組み込んで、データの標準化と過半数の投票機構を備えている。 データセット内のモデルをトレーニングし、チューニングし、評価し、データセット間の転送可能性を評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable seizure detection is critical for diagnosing and managing epilepsy, yet clinical workflows remain dependent on time-consuming manual EEG interpretation. While machine learning has shown promise, existing approaches often rely on dataset-specific optimisations, limiting their real-world applicability and reproducibility. Here, we introduce an innovative, open-source machine-learning framework that enables robust and generalisable seizure detection across varied clinical datasets. We evaluate our approach on two publicly available EEG datasets that differ in patient populations and electrode configurations. To enhance robustness, the framework incorporates an automated pre-processing pipeline to standardise data and a majority voting mechanism, in which multiple models independently assess each second of EEG before reaching a final decision. We train, tune, and evaluate models within each dataset, assessing their cross-dataset transferability. Our models achieve high within-dataset performance (AUC 0.904+/-0.059 for CHB-MIT and 0.864+/-0.060 for TUSZ) and demonstrate strong generalisation across datasets despite differences in EEG setups and populations (AUC 0.615+/-0.039 for models trained on CHB-MIT and tested on TUSZ and 0.762+/-0.175 in the reverse case) without any post-processing. Furthermore, a mild post-processing improved the within-dataset results to 0.913+/-0.064 and 0.867+/-0.058 and cross-dataset results to 0.619+/-0.036 and 0.768+/-0.172. These results underscore the potential of, and essential considerations for, deploying our framework in diverse clinical settings. By making our methodology fully reproducible, we provide a foundation for advancing clinically viable, dataset-agnostic seizure detection systems. This approach has the potential for widespread adoption, complementing rather than replacing expert interpretation, and accelerating clinical integration.
• Abstract（参考訳）: 難治性発作検出はてんかんの診断と管理に重要であるが、臨床ワークフローは時間を要する手動脳波の解釈に依存している。 機械学習は将来性を示しているが、既存のアプローチはデータセット固有の最適化に依存しており、実際の適用性と再現性を制限する。 本稿では、様々な臨床データセット間で堅牢で汎用的な発作検出を可能にする、革新的なオープンソースの機械学習フレームワークを紹介する。 患者数と電極構成が異なる2つの公開脳波データセットに対するアプローチを評価した。 堅牢性を高めるため、このフレームワークには、データ標準化のための自動前処理パイプラインと、最終的な決定に達する前に複数のモデルでEEGの各秒を独立して評価する多数決メカニズムが組み込まれている。 データセット内のモデルをトレーニングし、チューニングし、評価し、データセット間の転送可能性を評価します。 提案モデルでは,CHB-MIT では 0.904+/-0.059,CHB-MIT では 0.864+/-0.060,CHB-MIT では AUC 0.615+/-0.039,TUSZ では 0.762+/-0.175) を,後処理を伴わず,データセット間での強い一般化を実現している。 さらに、軽度の後処理により、内部データセットの結果は0.913+/-0.064と0.867+/-0.058に改善され、クロスデータセットの結果は0.619+/-0.036と0.768+/-0.172に改善された。 これらの結果は、様々な臨床環境にフレームワークを配置する可能性、および本質的な考察を裏付けるものである。 本手法を完全再現可能にすることで,臨床で実現可能な,データセットに依存しない発作検出システムを構築する基盤を提供する。 このアプローチは広く普及する可能性があり、専門家の解釈に取って代わるのではなく補完し、臨床統合を加速する。

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