論文の概要: MCLPD:Multi-view Contrastive Learning for EEG-based PD Detection Across Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14073v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 08:19:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.155596
• Title: MCLPD:Multi-view Contrastive Learning for EEG-based PD Detection Across Datasets
• Title（参考訳）: MCLPD:Multi-view Contrastive Learning for EEG-based PD Detection Across Datasets
• Authors: Qian Zhanga, Ruilin Zhang, Jun Xiao, Yifan Liu, Zhe Wang,
• Abstract要約: 本稿では,MLCPDという半教師付き学習フレームワークを提案する。 マルチビューコントラスト事前トレーニングと軽量教師付き微調整を統合して、クロスデータセットPD検出性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.40017285627863
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Electroencephalography has been validated as an effective technique for detecting Parkinson's disease,particularly in its early stages.However,the high cost of EEG data annotation often results in limited dataset size and considerable discrepancies across datasets,including differences in acquisition protocols and subject demographics,significantly hinder the robustness and generalizability of models in cross-dataset detection scenarios.To address such challenges,this paper proposes a semi-supervised learning framework named MCLPD,which integrates multi-view contrastive pre-training with lightweight supervised fine-tuning to enhance cross-dataset PD detection performance.During pre-training,MCLPD uses self-supervised learning on the unlabeled UNM dataset.To build contrastive pairs,it applies dual augmentations in both time and frequency domains,which enrich the data and naturally fuse time-frequency information.In the fine-tuning phase,only a small proportion of labeled data from another two datasets (UI and UC)is used for supervised optimization.Experimental results show that MCLPD achieves F1 scores of 0.91 on UI and 0.81 on UC using only 1%of labeled data,which further improve to 0.97 and 0.87,respectively,when 5%of labeled data is used.Compared to existing methods,MCLPD substantially improves cross-dataset generalization while reducing the dependency on labeled data,demonstrating the effectiveness of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 脳波検査は、特に初期の段階でパーキンソン病を検出する効果的な手法として検証されてきたが、高コストの脳波データアノテーションは、しばしばデータセット間の限られたデータセットサイズとかなりの不一致をもたらす。これは、取得プロトコルと対象の人口層の違いを含む、クロスデータセット検出シナリオにおけるモデルの堅牢性と一般化性を著しく妨げている。このような課題に対処するために、MCLPDという半教師あり学習フレームワークを提案する。このフレームワークは、軽量教師付きPD検出性能を向上するために、マルチビューコントラスト学習と軽量教師付きPD検出機能を統合する。MCLPDは、非ラベル付きUNMデータセット上で自己教師付き学習を使用する。

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