てんかん発作の予測を強化する多チャンネル合成発作EEG信号【JST・京大機械翻訳】

Xu Yankun; Yang Jie; Sawan Mohamad

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211543225890 整理番号：22P0345384

てんかん発作の予測を強化する多チャンネル合成発作EEG信号【JST・京大機械翻訳】

Multichannel Synthetic Preictal EEG Signals to Enhance the Prediction of Epileptic Seizures

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発行年： 2022年04月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

てんかんは,世界中で1%の人々に影響する慢性神経学的障害であり,深層学習(DL)アルゴリズムベースの脳波(EEG)分析は,正確なてんかん発作(ES)予測の可能性を提供し,それによっててんかんに罹患する患者に有益である。発作の開始に先行する前発作領域を同定するために,DLアルゴリズムを訓練するために多数の注釈付きEEG信号が必要である。しかし,発作発症の不足は,DLアルゴリズムを訓練するためのデータの有意な不足をもたらす。このデータ不足を克服するために,本論文では,合成多チャネルEEGプリタルサンプルを生成するため,生成敵対ネットワークに基づくプリタル人工信号合成アルゴリズムを提案した。視覚的および統計的評価により決定した高品質単一チャネルアーキテクチャを用いて,多チャネル試料の発生器を訓練した。合成試料の有効性は,合成プリタル試料増強の有無でES予測性能を比較することにより評価した。受信者操作特性曲線評価下のleave-one-seizure-out交差検証ES予測精度と対応する面積は,それぞれ10×合成サンプル増強によって73.0%と0.676から78.0%と0.704に改善した。得られた結果は,合成プリタル試料がES予測性能を高めるのに有効であることを示す。【JST・京大機械翻訳】

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生体計測 , 神経系の診断

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