| 講演名 | 2022-03-02 ［ポスター講演］リーマン多様体による能動学習を用いたてんかん発作検出 折原 俊貴(東京農工大), 田中 聡久(東京農工大), |
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| 抄録(和) | 機械学習による診断支援技術を実現するには，患者ごとにデータの分布が異なるため，訓練モデルが必ずしも未知のデータに対して有効ではない問題（ドメイン適応問題）を解決しなくてはならない．本稿では，リーマン多様体上の平行移動による教師なしドメイン適応の手法を，てんかん患者の脳波に対する発作検出に適用する．その際，ターゲットドメインからリーマン距離の近いソースドメインの中心点に向けて，ソースデータとターゲットデータの双方を平行移動させることで，モデルを能動的に訓練する仕組みを提案する．発作時脳波を含む公開データセットを用いて患者間検証を実施したところ，提案手法を用いることで高いAUC及び正解率で発作時脳波を検出できることを確認した．本稿で提案する手法は，脳波に対する発作検出だけでなく，ドメインシフトが想定される脳波の識別全般に応用できることが示唆される． |
| 抄録(英) | In order to realize machine learning for diagnosis, it is necessary to solve the problem that the training model is not always effective for unknown data (domain adaptation problem) because the distribution of data is different for each patient. In this paper, we apply the unsupervised domain adaptation method by translation on a riemannian manifold to seizure detection for EEG of epilepsy patients. We propose a mechanism to actively train the model by translating both the source and target data to the centre point of the source domain, which is close to the riemannian distance from the target domain. We conducted inter-patient validation using a public dataset including seizure EEG, and confirmed that the proposed method can detect seizure EEG with high AUC and correct answer rate. It is suggested that the proposed method can be applied not only to seizure detection for EEG but also to the identification of EEG with domain shift in general. |
| キーワード(和) | 機械学習 / 脳波 / てんかん / ドメイン適応 / リーマン多様体 |
| キーワード(英) | Machine learning / Electroencephalogram / Epilepsy / Domain adaptation / Riemannian manifold |
| 資料番号 | EA2021-96,SIP2021-123,SP2021-81 |
| 発行日 | 2022-02-22 (EA, SIP, SP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA / SIP / SP / IPSJ-SLP |
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| 開催期間 | 2022/3/1(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県立博物館・美術館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 応用／電気音響, 信号処理，音声，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 梶川 嘉延(関西大) / 坂東 幸浩(NTT) / 北岡 教英(豊橋技科大) / 北岡 教英(豊橋技科大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshinobu Kajikawa(Kansai Univ.) / Yukihiro Bandou(NTT) / Norihide Kitaoka(Toyohashi Univ. of Tec) / 北岡 教英(豊橋技科大) |
| 副委員長氏名（和） | 古家 賢一(大分大) / 小山 翔一(東大) / 田中 聡久(東京農工大) / 仲地 孝之(琉球大学) |
| 副委員長氏名（英） | Kenichi Furuya(Oita Univ.) / Shoichi Koyama(Univ. of Tokyo) / Toshihisa Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Takayuki Nakachi(Ryukyu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 加古 達也(NTT) / 西浦 敬信(立命館大) / 杉本 憲治郎(Xiaomi) / 渡辺 修(拓殖大) / 田中 雄一(東京農工大) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Tatsuya Kako(NTT) / Takanobu Nishiura(RitsumeikanUniv.) / Kenjiro Sugimoto(Xiaomi) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Yuichi Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Shinnosuke Takamichi(Univ. of Tokyo) / Ryouichi Takashima(Kobe Univ.) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 若林 佑幸(都立大) / 小松 達也(LINE) / 吉田 太一(電通大) / 京地 清介(北九州市立大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yukou Wakabayashi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Tatsuya Komatsu(LINE) / Taichi Yoshida(UEC) / Seisuke Kyochi(Univ. of Kitakyushu) / Toru Nakashika(Univ. of Electro-Comm.) / Ryo Masumura(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Engineering Acoustics / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Speech / Special Interest Group on Spoken Language Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］リーマン多様体による能動学習を用いたてんかん発作検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Epileptic Seizure Detection Using Active Learning with Riemannian Manifold |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | 脳波 / Electroencephalogram |
| キーワード(3)（和/英） | てんかん / Epilepsy |
| キーワード(4)（和/英） | ドメイン適応 / Domain adaptation |
| キーワード(5)（和/英） | リーマン多様体 / Riemannian manifold |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 折原 俊貴 / Toshiki Orihara |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 田中 聡久 / Toshihisa Tanaka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 発表年月日 | 2022-03-02 |
| 資料番号 | EA2021-96,SIP2021-123,SP2021-81 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | EA-383,SIP-384,SP-385 |
| ページ範囲 | pp.201-206(EA), pp.201-206(SIP), pp.201-206(SP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-22 (EA, SIP, SP) |