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J-GLOBAL ID：202202247542139187   整理番号：22A0977824

MS4PS:転移学習と能動学習の組合せを用いた患者特異的発作検出のためのメンター-スチュデントアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

MS4PS: A Mentor-Student Architecture for Patient-Specific Seizure Detection With Combination of Transfer Learning and Active Learning

著者 (6件)： Ma Shun (School of Big Data and Computer Science, Guizhou Normal University, Guiyang, China) ,  Liu Haojie (School of Big Data and Computer Science, Guizhou Normal University, Guiyang, China) ,  Zhu Xiaogang (Center of Neuroelectrophysiology, Affiliated Hospital of Guizhou Medical University, Guiyang, China) ,  Fan Yufeng (School of Big Data and Computer Science, Guizhou Normal University, Guiyang, China) ,  Su Caixia (School of Big Data and Computer Science, Guizhou Normal University, Guiyang, China) ,  Cao Yongfeng (School of Big Data and Computer Science, Guizhou Normal University, Guiyang, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 29646-29667  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プライバシー保護,高いラベリングコスト,および患者間および異なる時間における発作の変化する特性は,発作検出モデルを構築するための主な障害である。これらの問題を考慮して,患者特異的発作検出(MS4PS)のための新しいMentor-Studentアーキテクチャを提案した。それは,学生モデルを訓練するためのデータを選択するために,このモデルを用いて,メトルモデルの知識を利用する,メトル-エレクト-スチューデントと呼ばれる知識移転の新しい方法を含み,それは,移動患者データおよび事前訓練モデルの移動パラメータ/構造の負の影響を避けることを可能にした。それはまた,経験者モデルおよび迅速学習学生モデルの両方を用いて,医師の高品質サンプルを選択するための,アクティブ学習の新しい方法を含む。2つのモデルの各々は,不確実性/不確実性とラベル付きサンプルとラベル付き発作サンプル間の距離を組み合わせた特定のサンプル選択戦略と結合した。提案方法は,彼/彼女の最初の癲癇診断で患者の適切な検出器を迅速に訓練できる。(1)最もカテゴリーの脳電図(EEG)データセグメントを選択する経験者モデル;(2)ほとんどのカテゴリー-不確実性EEGデータセグメントを選択する学生モデル(検出器自体);(3)これらのデータセグメントを,メトルモデルと学生モデルの両方によって選択する医師。メトルモデルを置換または改良し,次の時間になると患者の歴史的モデルを精製することにより,MS4PSシステムは持続的に促進できる。提案方法をCHB-MITとNEOデータセットでテストして,結果はその有効性と効率を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  *学習 ,  脳波 ,  不確実性 ,  てんかん ,  モデル ,  検出器 ,  有効性 ,  *計算機アーキテクチャ ,  *発作 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 能動学習 ,  知識移転 ,  プライバシー保護 ,  高品質 ,  *転移学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 転移学習 ,  能動学習 ,  組合せ ,  患者 ,  発作 ,  メンター