論文の概要: A Patient-Independent Neonatal Seizure Prediction Model Using Reduced Montage EEG and ECG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14110v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 03:47:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:52.919445
• Title: A Patient-Independent Neonatal Seizure Prediction Model Using Reduced Montage EEG and ECG
• Title（参考訳）: 減量化モンタージュ脳波と心電図を用いた患者非依存型新生児発作予測モデル
• Authors: Sithmini Ranasingha, Agasthi Haputhanthri, Hansa Marasinghe, Nima Wickramasinghe, Kithmin Wickremasinghe, Jithangi Wanigasinghe, Chamira U. S. Edussooriya, Joshua P. Kulasingham,
• Abstract要約: 新生児発作の早期予測のための畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。 提案したモデルの平均精度は97.52%、感度は98.31%、特異性は96.39%、F1スコアは97.95%であった。 以上の結果から,新生児集中治療室における最小管理的展開の可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3394640265189308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neonates are highly susceptible to seizures, often leading to short or long-term neurological impairments. However, clinical manifestations of neonatal seizures are subtle and often lead to misdiagnoses. This increases the risk of prolonged, untreated seizure activity and subsequent brain injury. Continuous video electroencephalogram (cEEG) monitoring is the gold standard for seizure detection. However, this is an expensive evaluation that requires expertise and time. In this study, we propose a convolutional neural network-based model for early prediction of neonatal seizures by distinguishing between interictal and preictal states of the EEG. Our model is patient-independent, enabling generalization across multiple subjects, and utilizes mel-frequency cepstral coefficient matrices extracted from multichannel EEG and electrocardiogram (ECG) signals as input features. Trained and validated on the Helsinki neonatal EEG dataset with 10-fold cross-validation, the proposed model achieved an average accuracy of 97.52%, sensitivity of 98.31%, specificity of 96.39%, and F1-score of 97.95%, enabling accurate seizure prediction up to 30 minutes before onset. The inclusion of ECG alongside EEG improved the F1-score by 1.42%, while the incorporation of an attention mechanism yielded an additional 0.5% improvement. To enhance transparency, we incorporated SHapley Additive exPlanations (SHAP) as an explainable artificial intelligence method to interpret the model and provided localization of seizure focus using scalp plots. The overall results demonstrate the model's potential for minimally supervised deployment in neonatal intensive care units, enabling timely and reliable prediction of neonatal seizures, while demonstrating strong generalization capability across unseen subjects through transfer learning.
• Abstract（参考訳）: 新生児は発作に非常に敏感であり、しばしば短期または長期の神経障害を引き起こす。 しかし、新生児発作の臨床症状は微妙であり、しばしば誤診につながる。 これにより、長く、治療されていない発作活動とその後の脳損傷のリスクが増大する。 連続ビデオ脳波(cEEG)モニタリングは発作検出のための金の標準である。 しかし、これは専門知識と時間を要する高価な評価です。 本研究では,脳波の経時的状態と経時的状態の区別による新生児発作の早期予測のための畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。 多チャンネル脳波から抽出したメル周波数ケプストラム係数行列と心電図(ECG)信号を入力特徴として用いた。 ヘルシンキの新生児脳波データセットを10倍のクロスバリデーションでトレーニングし、検証し、提案モデルは平均精度97.52%、感度98.31%、特異性96.39%、F1スコア97.95%を達成し、正確な発作予知を可能にする。 脳波とともにECGを組み込むことでF1スコアは1.42%向上し、注意機構の組み入れにより0.5%向上した。 透過性を高めるため,我々はモデルを理解するための説明可能な人工知能手法としてSHAP(SHapley Additive ExPlanations)を導入し,頭皮プロットを用いた発作焦点の局所化を提供した。 以上の結果から, 新生児期集中治療単位の最小管理的展開の可能性を示し, 新生児期発作のタイムリーかつ信頼性の高い予測を可能にした。

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