Vi tillämpar konvolutionella neurala nätverk (ConvNets) för uppgiften att skilja patologiska från normala EEG-inspelningar på Temple University Hospital EEG Abnormal Corpus. Vi använder två grundläggande, grunda och djupa ConvNet arkitekturer nyligen visat att avkoda uppgiftsrelaterad information från EEG åtminstone samt etablerade algoritmer utformade för detta ändamål. Vid avkodningen av EEG-patologin uppnådde båda ConvNet betydligt bättre noggrannhet (ca 6% bättre, 85% jämfört med 79%) än det enda publicerade resultatet för denna datauppsättning, och var fortfarande bättre när man använde bara 1 minut av varje inspelning för utbildning och bara sex sekunder av varje inspelning för testning. Vi använde automatiserade metoder för att optimera arkitektoniska hyperparametrar och fann spännande olika ConvNet arkitekturer, t.ex., med max pooling som den enda icke-linjäritet. Visualiseringar av ConvNets avkodningsbeteende visade att de använde spektraleffektförändringar i frekvensområdet delta (0-4 Hz) och theta (4-8 Hz), eventuellt tillsammans med andra funktioner, i överensstämmelse med förväntningar från spektralanalys av EEG-data och från de medicinska rapporterna. Analysen av de medicinska rapporterna visade också att det är möjligt att öka noggrannheten genom att integrera kontextuell information, t.ex. försökspersonernas ålder. Sammanfattningsvis utgör ConvNets och visualiseringstekniker som används i denna studie ett nästa steg mot kliniskt användbar automatiserad EEG-diagnos och etablera en ny baslinje för framtida arbete med detta ämne.
Bland annat Schirrmeister et al. REF utnyttjade konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att skilja patologiska från normala EEG inspelningar och når state-of-the-art prestanda.
Deep learning with convolutional neural networks for decoding and visualization of EEG pathology
{'venue': '2017 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (SPMB)', 'journal': '2017 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (SPMB)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}