論文の概要: From Handcrafted Features to Functional Edge Learning: Evolution of EEG Seizure Detection Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22258v1
• Date: Sat, 20 Jun 2026 23:10:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 21:45:08.135181
• Title: From Handcrafted Features to Functional Edge Learning: Evolution of EEG Seizure Detection Frameworks
• Title（参考訳）: 手作り特徴から機能的エッジラーニングへ:脳波シーズーレ検出フレームワークの進化
• Authors: Sepideh Kheirollahi, Mohammad Rasoul Roshanshah,
• Abstract要約: Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は脳波による発作検出の新しいパラダイムである。 カンは、従来のニューロンの固定活性化機能を、ネットワークの接続に沿って柔軟で学習可能な機能に置き換える。 Kansは例外的なパラメータ効率、医師の信頼に固有の解釈可能性、データ不足下での堅牢なパフォーマンスを提供する。
• 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: Electroencephalogram (EEG) analysis remains the clinical gold standard for epilepsy diagnosis and seizure detection. While Deep Learning (DL) has significantly advanced automated EEG interpretation, its transition from controlled experimental settings to routine clinical deployment is severely bottlenecked by fundamental architectural flaws. Standard DL models operate as opaque black-boxes lacking clinical interpretability, demand massive amounts of balanced annotated data, and incur steep computational costs incompatible with resource-constrained wearable or implantable neuromodulation devices. This paper presents a comprehensive review of these prevailing limitations and explores Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as a emerging paradigm for EEG-based seizure detection. By replacing the fixed activation functions of traditional neurons with flexible, learnable functions along the network's connections, KANs bridge the critical gap between predictive accuracy and mathematical transparency. We systematically analyze how KAN architectures resolve the shortcomings of traditional DL-based models by offering exceptional parameter efficiency, inherent interpretability for physician trust, and robust performance under data scarcity. Ultimately, this review establishes KANs not merely as an incremental algorithmic update, but as a fundamental paradigm shift necessary to actualize next-generation, patient-specific, and thoroughly transparent clinical EEG monitoring systems.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)解析は、てんかんの診断と発作検出のための臨床金の基準である。 ディープラーニング(DL)は脳波の自動解釈を著しく進歩させたが、制御された実験環境から定期的な臨床展開への移行は、基本的なアーキテクチャ上の欠陥によって著しくボトルネックになっている。 標準的なDLモデルは、臨床的解釈性に欠ける不透明なブラックボックスとして機能し、大量のバランスのとれたアノテートデータを必要とし、リソース制約のウェアラブルや移植可能なニューロモディゲーションデバイスと互換性のない急激な計算コストを発生させる。 本稿では,これらの制限を包括的に検討し,脳波による発作検出の新たなパラダイムとしてKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を探求する。 従来のニューロンの固定活性化関数を、ネットワークの接続に沿って柔軟で学習可能な関数に置き換えることで、カンは予測精度と数学的透明性の間に重要なギャップを埋める。 我々は,従来のDLモデルの欠点を,例外的パラメータ効率,医師の信頼に固有の解釈可能性,データ不足下での堅牢なパフォーマンスによって解決する方法を系統的に分析した。 最終的に、このレビューは、kansをインクリメンタルなアルゴリズムのアップデートとしてだけでなく、次世代、患者固有の、そして完全に透過的な臨床脳波モニタリングシステムの実現に必要な根本的なパラダイムシフトとして確立している。

関連論文リスト

• A Multi-dimensional Framework for Evaluating Generalization in EEG Foundation Models [48.385356148620815]
  最近のEEGファンデーションモデルは、タスクとデータセット間で有望な転送機能を示している。 低リソース環境下での脳波モデル評価のための多次元評価フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-27T14:51:54Z)
• Towards a Virtual Neuroscientist: Autonomous Neuroimaging Analysis via Multi-Agent Collaboration [53.772014300855375]
  我々は,自律型エンドツーエンド神経画像解析のためのマルチエージェントシステムであるNIAgentを紹介する。 従来のフラットなツール呼び出しエージェントとは異なり、NIAgentはコード中心の実行パラダイムを採用している。 本稿では,コホートレベルの検定とエージェント視覚検査を組み合わせた,自律的品質管理のための階層的検証フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-10T06:30:19Z)
• Clinical Cognition Alignment for Gastrointestinal Diagnosis with Multimodal LLMs [63.535652574541764]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は医用画像解析において顕著な可能性を示した。 消化器内視鏡におけるそれらの応用は、現在、2つの重要な限界によって妨げられている。 本稿では,これらの課題に対処する新しい臨床認知アライメント(CogAlign)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-21T07:47:37Z)
• BEAT-Net: Injecting Biomimetic Spatio-Temporal Priors for Interpretable ECG Classification [1.3909285316906435]
  BEAT-NetはTokenizationフレームワークを用いたバイオミメティックECG分析である。 局所的なビート形態を抽出する特殊なエンコーダによって心臓生理を分解する。 例外的なデータ効率を示し、注釈付きデータの30～35%しか使用せずに、完全に教師付きのパフォーマンスを回復する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-12T08:37:47Z)
• Interpretable Clinical Classification with Kolgomorov-Arnold Networks [70.72819760172744]
  Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は、透明で象徴的な表現を通じて固有の解釈能力を提供する。 Kansは、組み込みの患者レベルの洞察、直感的な可視化、最寄りの患者の検索をサポートする。 これらの結果は、カンを、臨床医が理解し、監査し、行動できる信頼できるAIへの有望なステップと位置づけている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-20T17:21:58Z)
• Benchmarking of EEG Analysis Techniques for Parkinson's Disease Diagnosis: A Comparison between Traditional ML Methods and Foundation DL Methods [4.405656184346215]
  パーキンソン病(英: Parkinson's Disease PD)は、運動機能と認知機能に影響を与える進行性神経変性疾患である。 従来の機械学習MLとディープラーニングDLモデルの体系的なベンチマークを行い、PDを分類する。 統合された7ステップ前処理パイプラインを実装し、一貫した主観的クロスバリデーションと評価基準を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-18T07:59:17Z)
• Improving Clinical Decision Support through Interpretable Machine Learning and Error Handling in Electronic Health Records [6.594072648536156]
  Trust-MAPSは、臨床領域の知識を高次元の混合整数プログラミングモデルに変換する。 信頼スコアは、臨床決定支援タスクの予測性能を高めるだけでなく、MLモデルに解釈可能性を与える臨床的に有意義な特徴として出現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T15:14:49Z)
• TREEMENT: Interpretable Patient-Trial Matching via Personalized Dynamic Tree-Based Memory Network [54.332862955411656]
  臨床試験は薬物開発に不可欠であるが、しばしば高価で非効率な患者募集に苦しむ。 近年,患者と臨床試験を自動マッチングすることで患者採用を高速化する機械学習モデルが提案されている。 本稿では,TREement という名前の動的ツリーベースメモリネットワークモデルを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T12:35:09Z)
• CLEEGN: A Convolutional Neural Network for Plug-and-Play Automatic EEG Reconstruction [1.6999370482438731]
  脳波自動再構成のための新しい畳み込みニューラルネットワークであるCLEEGNを提案する。 CLEEGNの性能は、波形観測、再構成誤差評価、復号精度などの複数の評価値を用いて検証した。 我々は、CLEEGNの広範囲な応用を、オンラインのプラグアンドプレイ脳波復号と分析の今後の研究に期待する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T07:56:09Z)
• ECG-DelNet: Delineation of Ambulatory Electrocardiograms with Mixed Quality Labeling Using Neural Networks [69.25956542388653]
  ディープラーニング(DL)アルゴリズムは、学術的、産業的にも重くなっている。 セグメンテーションフレームワークにECGの検出とデライン化を組み込むことにより、低解釈タスクにDLをうまく適用できることを実証する。 このモデルは、PhyloNetのQTデータベースを使用して、105個の増幅ECG記録から訓練された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T16:29:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。