てんかん発作検出における予測精度の評価方法の提案

抄録

EEGを用いたてんかん発作の自動検出は盛んに研究されている。機械学習分野における提案手法の評価は実際にシステムが使われる状況をできるだけ再現して行うことが望ましい。先行研究では評価方法が実際のシステムの使用状況を想定したものとなっておらず、過大評価されている可能性がある。本論文では、データを3分割し、それぞれを学習、学習ストップタイミングの決定、学習モデルの評価に使用することで、学習モデルの過大評価を防ぐことを提案する。このデータ分割方法にて先行研究における学習モデルの評価方法と今回の学習モデルの評価方法を比較した結果、3種類の学習モデルの平均で、適合率で36.6%、再現率で31.5%過大評価していることがわかった。