Sep, 2023
通过跨数据集迁移学习增强 EEG 信号通路中的病理检测
Amplifying Pathological Detection in EEG Signaling Pathways through Cross-Dataset Transfer Learning
Mohammad-Javad Darvishi-Bayazi, Mohammad Sajjad Ghaemi, Timothee Lesort, Md Rifat Arefin, Jocelyn Faubert...
TL;DR基于脑电图信号和解码脑活动的病理诊断在理解神经系统疾病方面具有巨大重要性；随着人工智能方法和机器学习技术的发展，准确的数据驱动诊断和有效的治疗潜力显著增长。然而，将机器学习算法应用于现实世界的数据集在多个层面上都面临各种挑战；特别是在低范围的场景中数据标记稀缺，由于征募费用高昂，真实患者群体的可用性有限，一直强调了规模化和迁移学习技术的重要部署。本研究探讨了一个真实的病理分类任务，以突出数据和模型规模化以及跨数据集知识迁移的有效性；观察到通过数据规模化而产生的性能改进程度不同，表明需要进行谨慎评估和标注；此外，我们还确定了可能的负迁移的挑战，并强调了克服分布迁移和潜在虚假相关性的一些关键组成部分的重要性，实现积极的迁移；当已有少量标记数据时，通过使用源数据集的知识（如 TUAB 数据集），我们发现目标模型在目标（NMT）数据集上表现得更好；我们的发现表明，一个小型和通用的模型（如 ShallowNet）在单个数据集上表现良好，然而，一个较大的模型（如 TCN）在从较大和多样化的数据集中进行迁移和学习时表现更好。