論文の概要: Semi-Supervised Anomaly Detection Pipeline for SOZ Localization Using Ictal-Related Chirp

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13406v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 23:54:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.743927
• Title: Semi-Supervised Anomaly Detection Pipeline for SOZ Localization Using Ictal-Related Chirp
• Title（参考訳）: Ictal-Related Chirp を用いたSOZ局所化のための半監督型異常検出パイプライン
• Authors: Nooshin Bahador, Milad Lankarany,
• Abstract要約: チャープ現象の時間周波数解析は、統計的に異常なチャネルを特定するために用いられる。 LOFベースのアプローチは、SOZのローカライゼーションにおいて、インデックスマッチング(チャネル近接による重み付け)が正確なマッチングよりも優れているような、アウトリーチを効果的に検出する。 重要なポイントは、チャープベースの外れ値検出と重み付き空間メトリクスを組み合わせることで、SOZローカライゼーションの相補的な方法が提供されることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23020018305241333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents a quantitative framework for evaluating the spatial concordance between clinically defined seizure onset zones (SOZs) and statistically anomalous channels identified through time-frequency analysis of chirp events. The proposed pipeline employs a two-step methodology: (1) Unsupervised Outlier Detection, where Local Outlier Factor (LOF) analysis with adaptive neighborhood selection identifies anomalous channels based on spectro-temporal features of chirp (Onset frequency, offset frequency, and temporal duration); and (2) Spatial Correlation Analysis, which computes both exact co-occurrence metrics and weighted index similarity, incorporating hemispheric congruence and electrode proximity. Key findings demonstrate that the LOF-based approach (N neighbors=20, contamination=0.2) effectively detects outliers, with index matching (weighted by channel proximity) outperforming exact matching in SOZ localization. Performance metrics (precision, recall, F1) were highest for seizure-free patients (Index Precision mean: 0.903) and those with successful surgical outcomes (Index Precision mean: 0.865), whereas failure cases exhibited lower concordance (Index Precision mean: 0.460). The key takeaway is that chirp-based outlier detection, combined with weighted spatial metrics, provides a complementary method for SOZ localization, particularly in patients with successful surgical outcomes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 臨床的に定義された発作発生領域(SOZ)と統計的に異常なチャネルの空間的一致を評価するための定量的枠組みについて, チャープ事象の時間周波数解析により検討した。 提案したパイプラインは,(1)非教師付き外乱検出,(2)局所外乱係数(LOF)分析と適応的近傍選択による異常チャネルの同定,(2)正確な共起測定値と重み付き指数類似度の両方を計算し,半球の共起と電極の近接性を考慮した空間相関解析という2段階の手法を用いている。 鍵となる知見は、LOFベースのアプローチ (N neighbors=20, contamination=0.2) が、SOZローカライゼーションにおいて正確なマッチングよりも優れたインデックスマッチング(チャネル近接による重み付け)を効果的に検出できることである。 成績指標(精度,リコール,F1)は発作を伴わない患者 (Index Precision平均0.903) と手術成績が良好 (Index Precision平均0.865) が最も高かったが, 失敗例は低一致 (Index Precision平均0.460) であった。 重要なポイントは、特に外科的治療が成功している患者において、チャープベースの外れ値検出と重み付けされた空間測定値を組み合わせることで、SOZの局在を補完する方法を提供することである。

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