論文の概要: Advanced Multimodal Learning for Seizure Detection and Prediction: Concept, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05095v2
• Date: Fri, 09 Jan 2026 18:52:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 13:49:32.585297
• Title: Advanced Multimodal Learning for Seizure Detection and Prediction: Concept, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: シーズーア検出・予測のための先進的マルチモーダル学習:概念・課題・今後の方向性
• Authors: Ijaz Ahmad, Faizan Ahmad, Sunday Timothy Aboyeji, Yongtao Zhang, Peng Yang, Javed Ali Khan, Rab Nawaz, Baiying Lei,
• Abstract要約: 本調査は,てんかん発作検出・予測(AMLSDP)のための先進的マルチモーダル学習の概念を強調した。 調査では, てんかん性発作検出(ESD)と予測(ESP)技術の進化を, 時代によって明らかにした。 この研究は、てんかんモニタリングのためのウェアラブルおよびイメージングベースのソリューションに向けて、神経テクノロジーを進歩させるだろうと考えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.168678202960628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Epilepsy is a chronic neurological disorder characterized by recurrent unprovoked seizures, affects over 50 million people worldwide, and poses significant risks, including sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP). Conventional unimodal approaches, primarily reliant on electroencephalography (EEG), face several key challenges, including low SNR, nonstationarity, inter- and intrapatient heterogeneity, portability, and real-time applicability in clinical settings. To address these issues, a comprehensive survey highlights the concept of advanced multimodal learning for epileptic seizure detection and prediction (AMLSDP). The survey presents the evolution of epileptic seizure detection (ESD) and prediction (ESP) technologies across different eras. The survey also explores the core challenges of multimodal and non-EEG-based ESD and ESP. To overcome the key challenges of the multimodal system, the survey introduces the advanced processing strategies for efficient AMLSDP. Furthermore, this survey highlights future directions for researchers and practitioners. We believe this work will advance neurotechnology toward wearable and imaging-based solutions for epilepsy monitoring, serving as a valuable resource for future innovations in this domain.
• Abstract（参考訳）: てんかん(てんかん、英: epilepsy, epilepsy)は、慢性の神経疾患である。 脳波(EEG)に大きく依存する従来の一方向アプローチは、低SNR、非定常性、患者間および患者内不均一性、移植性、臨床環境におけるリアルタイム適用性など、いくつかの重要な課題に直面している。 これらの問題に対処するため、総合的な調査では、てんかん発作の検出と予測(AMLSDP)のための高度なマルチモーダル学習の概念を強調している。 この調査は、てんかん発作検出(ESD)と予測(ESP)技術の進化を時代によって明らかにしている。 この調査はまた、マルチモーダルおよび非EEGベースのESDとESPのコア課題についても調査している。 マルチモーダルシステムの課題を克服するために,効率的なAMLSDPのための高度な処理戦略を導入する。 さらに、この調査は研究者や実践者の今後の方向性を強調している。 この研究は、この領域における将来的なイノベーションのための貴重なリソースとして役立つてんかんモニタリングのためのウェアラブルおよび画像ベースのソリューションに向けて、ニューロテクノロジーを前進させると信じている。

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