[論文レビュー] Open and free EEG datasets for epilepsy diagnosis

Palak Handa, Monika Mathur+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 2, 2021

EEG and Brain-Computer Interfaces参考文献 21被引用数 13

ひとこと要約

この論文は、てんかん診断のためのオープンアクセスで無料のEEGデータセットを収集・評価し、AIを活用したてんかん発作検出および分類の分野での応用を焦点にしている。15以上もの公に利用可能なデータセット（ボンEEGからテンプル大学やPhysioNetのような大規模リポジトリまで）をリスト化し、その主な特徴、入手可能性、臨床的関連性を強調している。研究者にとって、バイオメディカルシグナル処理および医療分野におけるAIの分野で役立つ。

ABSTRACT

The Epilepsies are a common, chronic neurological disorder affecting more than 50 million individuals across the globe. It is characterized by unprovoked, recurring (similar or different type) seizures which are commonly diagnosed through clinical EEGs. Good-quality, open-access and free EEG data can act as a catalyst for on-going state-of-the-art (SOTA) research works for detection, prediction and management of epilepsy and seizures. They can also aid in improving the quality of life (QOL) of these diseased individuals and contribute research in healthcare multimedia, data analytics and Artificial Intelligence (AI) in personalized medicine. This paper presents widely used, available, open and free EEG datasets available for epilepsy and seizure diagnosis. A brief comparison and discussion of open and private datasets has also been done. Such datasets will help in development and evaluation of automatic computer-aided system in healthcare.

研究の動機と目的

• てんかん診断のための公に利用可能なオープンアクセスEEGデータセットを収集・評価し、再現可能性の高い研究を支援すること。
• てんかん研究におけるデータ不足や一貫性の欠如という課題に対処するため、アクセス可能なデータセットの集中管理かつ最新のリファレンスを提供すること。
• オープンデータセットとプライベートまたは制限付きアクセスのデータセットの品質、構造、臨床的アノテーションを比較し、研究者がデータセット選定に役立てるようにすること。
• 自動てんかん発作検出および予測のための強固なAIおよび機械学習モデルの開発に、高品質でアーティファクトのないEEGデータの利用を促進すること。
• 標準化され、アノテーションが付与されたEEGデータへのアクセスを可能にすることで、パーソナライズド・メディスンおよび医療マルチメディア分野の進展を支援すること。

提案手法

• PubMedおよびGoogle Scholarで「EEG datasets for epilepsy」とか「open EEG datasets」などのキーワードを用いて、てんかん診断のためのオープンアクセスEEGデータセットを体系的に特定する。
• データ品質（アーティファクトの有無、ノイズ、アノテーション）、サンプリングレート、チャンネル数、継続時間、入手可能性（オープンアクセス対ログイン必須）といった基準に基づき、データセットを評価する。
• 成人および小児の対象者に分類し、各データセットの出典、サイズ、フォーマット（例：EDF、MATLAB、ASCII）および臨床的関連性について詳細に記述する。
• オープンデータセット（例：Bonn EEG、PhysioNet、Temple University）とプライベートまたはアクセス制限付きのデータセット（例：European Epilepsy Database、Panwar et al. 2019）を比較し、アクセス可能性と研究的有用性の差を明らかにする。
• データセット選定を支援するため、ファイルサイズ、被験者数、記録継続時間、てんかん発作の種類（発作期、間発作期、発作前）といったメタデータを含める。
• 2021年7月26日現在のデータセットの入手可能性およびリンクを確認し、後に削除されたりアクセス不能になったデータセットについてのメモを付記する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 てんかん診断のための現在利用可能でアクセス可能なオープンアクセスEEGデータセットはどれか？
• RQ2 オープンEEGデータセットの品質、アノテーション、構造的特徴は、プライベートまたは制限付きデータセットと比べてどう異なるか？
• RQ3 てんかん研究で広く使われているオープンEEGデータセットの主な特徴（サンプリングレート、チャンネル数、継続時間、被験者数）は何か？
• RQ4 EEGデータセットの入手可能性とアクセス性は、AIを活用したてんかん研究における再現性とスケーラビリティにどのように影響するか？
• RQ5 データセットの削除やアクセス不能（例：UCIのBonn EEG）は、てんかんシグナル解析分野における長期的な研究の再現性にどのような影響を及えるか？

主な発見

• アーティファクトのない、きめ細やかなアノテーションがなされており、長年にわたり利用可能であるため、Bonn EEGデータセットはてんかん研究で最も広く使われているベンチマークの一つのままである。
• Temple University EEGコーパスは、10,874名の被験者と572 GBのデータを有する、てんかん分野で最も大規模な公開可能なEEGデータセットであり、ログインは必要だが研究目的で無料で利用可能である。
• PhysioNetおよびOpen Neuroリポジトリでは、Detti（2020）およびNasreddine（2021）のデータセットなど、高品質でアノテーションがなされたデータセットを提供しており、それぞれ29名および52名の被験者を有し、複雑なてんかん発作検出タスクを支援している。
• Karunya Universityのデータセットやアメリカてんかん協会のてんかん発作予測チャレンジのデータセットなど、いくつかのデータセットはもはや公開不能となっており、研究におけるデータ損失のリスクを浮き彫りにしている。
• Bern-Barcelona EEGデータベースは、薬物耐性てんかん患者から得られた多チャンネルで高サンプリングレート（512–1024 Hz）の記録を提供しており、局所的および非局所的活動の高度な解析を可能としている。
• 小児に特化したデータセットとして、10-20システムのEEG記録（et al., 2021）は、3時間にわたる2000 Hzの記録と睡眠ステージのアノテーションを備えており、小児における年齢別HFO解析に不可欠である。