論文の概要: Dynamic Spatio-Temporal Graph Neural Network for Early Detection of Pornography Addiction in Adolescents Based on Electroencephalogram Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00488v1
• Date: Sat, 28 Feb 2026 06:04:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.222144
• Title: Dynamic Spatio-Temporal Graph Neural Network for Early Detection of Pornography Addiction in Adolescents Based on Electroencephalogram Signals
• Title（参考訳）: 脳波信号に基づく青年期のポルノ画像の早期検出のための動的時空間グラフニューラルネットワーク
• Abstract要約: 本研究では,位相ラグ指数(PLI)に基づくグラフ注意ネットワーク(GAT)を統合した動的時空間グラフニューラルネットワーク(DST-GNN)を提案する。 データセットは、14人の青年(7人は中毒、7人は健康)と、9つの実験条件で19チャンネルの脳波で構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adolescent pornography addiction requires early detection based on objective neurobiological biomarkers because self-report is prone to subjective bias due to social stigma. Conventional machine learning has not been able to model dynamic functional connectivity of the brain that fluctuates temporally during addictive stimulus exposure. This study proposes a state-of-the-art Dynamic Spatio-Temporal Graph Neural Network (DST-GNN) that integrates Phase Lag Index (PLI)-based Graph Attention Network (GAT) for spatial modeling and Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) for temporal dynamics. The dataset consists of 14 adolescents (7 addicted, 7 healthy) with 19-channel EEG across 9 experimental conditions. Leave-One-Subject-Out Cross Validation (LOSO-CV) evaluation shows F1-Score of 71.00%$\pm$12.10% and recall of 85.71%, a 104% improvement compared to baseline. Ablation study confirms temporal contribution of 21% and PLI graph construction of 57%. Frontal-central regions (Fz, Cz, C3, C4) are identified as dominant biomarkers with Beta contribution of 58.9% and Hjorth of 31.2%, while Cz-T7 connectivity is consistent as a trait-level biomarker for objective screening.
• Abstract（参考訳）: 青年期ポルノグラフィ中毒は、社会的汚職による主観的偏見を伴うため、客観的な神経生物学的バイオマーカーに基づく早期発見を必要とする。 従来の機械学習では、中毒性刺激曝露中に時間的に変動する脳のダイナミックな機能的接続をモデル化することはできない。 本研究では、空間モデリングのための位相ラグ指数(PLI)に基づくグラフ注意ネットワーク(GAT)と時間力学のための双方向Gated Recurrent Unit(BiGRU)を統合した、最先端の動的時空間グラフニューラルネットワーク(DST-GNN)を提案する。 データセットは、14人の青年(7人は中毒、7人は健康)と、9つの実験条件で19チャンネルの脳波で構成されている。 LOSO-CV評価では、F1スコアは71.00%$\pm$12.10%、リコールは85.71%、ベースラインよりも104%改善している。 アブレーション調査では21%の時間的寄与と57%のPLIグラフ構築が確認された。 前頭葉中心領域(Fz、Cz、C3、C4)は58.9%、Hjorthは31.2%で、Cz-T7接続は客観的スクリーニングのための形質レベルのバイオマーカーとして一貫している。

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