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Combining general and personal models for epilepsy detection with hyperdimensional computing
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AI
DOI：10.1016/j.artmed.2023.102754.png)
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摘要
En 中文
癫痫是一种高度流行的慢性神经系统疾病，对患者的日常生活有很大的负面影响。尽管如此，仍然没有足够的技术支持来实现日常生活中的癫痫检测和连续门诊监测。超维 (HD) 计算是一种通过可穿戴设备进行癫痫检测的有前途的方法，与其他方法相比，其学习过程更简单，内存要求更低。在这项工作中，我们展示了其他途径，其中高清计算及其模型的构建和存储方式可用于更好地理解，比较和创建用于癫痫检测的更高级机器学习模型。这些可能性对于其他最先进的模型 (例如随机森林或神经网络) 是不可行的。我们比较了不同课程 (癫痫发作和非癫痫发作) 的主体间模型相似性，研究了从个人模型创建通用模型的过程，最后提出了一种将个人模型和通用模型相结合以创建混合模型的方法。这导致改善的癫痫检测性能。我们还测试了在两个不同数据集上训练的模型之间的知识转移。获得的见解不仅从工程角度来看非常有趣，可以为可穿戴设备创建更好的模型，而且从神经学角度来看，可以更好地了解个体癫痫模式。
Keyword:
Hyperdimensional computing
Epilepsy
Personal models
General models
Hybrid models
Seizure detection
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
6.2
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被引数:
7.8K
机构
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