Apr, 2023

用于个性化癫痫发作检测的知识蒸馏图神经网络

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TL;DR本文介绍了一种新的知识蒸馏方法，用于从全套电极教师模型中提取知识并将其迁移给轻量级的学生模型，实现低成本的癫痫监测，该方法使用图神经网络进行个性化，即使只使用少数通道也能获取具有竞争力的癫痫检测性能。
wearable devicesseizure monitoringknowledge distillationgraph neural networkspersonalized monitoring
发现论文，激发创造
  • 通过知识蒸馏缩小患者特异性和患者无关性癫痫预测的差距

    本文提出了一种基于知识蒸馏的新型训练方法，该方法利用来自多个受试者的大量数据，从所有可用受试者的信号中提取信息特征，并利用提取出的知识和个性化数据，获得患者特定模型，从而显著提高了患者特异性癫痫预测器的性能，填补了患者特异性和患者非特异性预测器之间的差距。

    Feb, 2022

  • 低功耗可穿戴物联网系统实时癫痫发作检测的多对一知识蒸馏

    提出一种多对一的信号知识蒸馏方法，用于开发 IoT 可穿戴系统中能够处理单一生物信号并达到与原多生物信号深度神经网络相媲美的精度的解决方案，并在几个最新的边缘计算平台上进行综合模拟实验分析以评估该方法在现实生活场景中的可行性，应用于癫痫性发作检测。

    Jul, 2022

  • 自监督图神经网络提高脑电图癫痫分析

    本研究提出了一种基于 GNN 的自监督预训练模型，能够捕捉电极几何或动态脑连接的脑电图图形结构，提高罕见癫痫类型的检测和分类精度。此外，提出了一种定量的模型可解释性方法来评估模型在 EEGs 内定位癫痫的能力。实验证明，GNN 的自监督预训练方法在癫痫检测和分类上都优于以往的方法，能够精确定位约 25.4% 的局部癫痫，可以为临床医生提供直观的癫痫局部化信息。

    Apr, 2021

  • 深度置信网络用于高分辨率多通道脑电水平数据的癫痫检测

    本文探讨了在高分辨率，多通道 EEG 数据中，采用各种表示方法和机器学习算法进行癫痫检测的可行性，通过研究分类精度、计算复杂度和内存需求了解哪些方法最适合处理大规模数据。特别是指出，堆叠学习方法，如深度置信网络，在这些方面表现出色。

    Aug, 2017

  • BrainNet: 使用层次图扩散学习从 SEEG 中检测癫痫波

    该研究提出了一种名为 BrainNet 的新型模型，通过联合学习动态扩散图和建模脑电波扩散模式的方式，有效地帮助抵抗 SEEG 数据中的标签失衡和严重噪声问题， 并超过了时间序列分析的最新一流基线模型，以探测实际的 SEEG 数据集中的癫痫波。

    Jun, 2023

  • 基于动态图神经网络的精确脑电图癫痫检测与分类

    这篇论文介绍了 NeuroGNN，一个动态图神经网络框架，通过捕捉脑电极位置和对应脑区语义之间的动态相互作用，来优化癫痫的检测和分类，并在实际数据上的广泛实验证明其明显优于现有的先进模型。

    May, 2024

  • 癫痫发作检测：解剖与分析

    该论文提出了一个基于 k-Nearest-Neighbors 机器学习的实时、可定制、适应性强、低成本非侵入式癫痫监测系统，通过验证和验证使用 500 个受试者，样本采样率为 178 赫兹，操作平均准确率达到 94.5％，可用于监测和评估癫痫治疗。

    May, 2023

  • 使用深度学习学习鲁棒特征以自动检测癫痫

    本研究提出并评估了深度神经网络从 EEG 中学习稳健特征以自动检测癫痫的能力，通过同时捕获频谱、时间和空间信息，我们的循环卷积神经网络学习了癫痫的空间不变表示。该方法在交叉患者分类器上的结果显著优于先前的结果，具有较高的灵敏度和低的假阳性率。此外，我们的模型对于缺失通道和不同的电极配置也表现出稳健性。

    Jul, 2016

  • 头皮脑电图自动癫痫检测的深度架构

    本研究通过使用 TUH EEG Seizure Corpus 数据集，评估了一种新型的循环卷积神经网络，该网络在每 24 小时内的假警报率为 7 次，灵敏度达到 30%。研究表明，深度学习结构集成空间和时间信息对于达到最先进的表现至关重要，并将推动出一代临床可接受的技术。

    Dec, 2017

  • 对抗性表示学习用于抗干扰独立于患者的癫痫发作检测

    提出了一种基于神经网络的关于癫痫发作的检测模型，使用对抗性训练从原始无创脑电信号中学习纯的癫痫特定表现形式，并且使用注意力机制自动学习诊断过程中每个脑电通道的重要性，从而提高了诊断过程的可解释性。在 Temple 大学医院 EEG（TUH EEG）数据库上验证实验表明，与最先进的基线相比，我们的模型具有更好的性能，同时具有较低的延迟。此外，该设计的注意力机制能够提供细粒度的信息进行病理分析，提出了一种基于原始 EEG 信号的效率高、没有手动特征工程的癫痫发作病人独立的检测方法，是实现大规模部署用于现实生活中使用的一大步。

    Sep, 2019