SzCORE: A Seizure Community Open-source Research Evaluation framework for the validation of EEG-based automated seizure detection algorithms

要約

外来および長期にわたる脳波モニタリングの使用が増加するにつれて、脳波検査 (EEG) に基づく高品質の自動発作検出アルゴリズムの必要性がますます高まっています。
これらのアルゴリズムの検証方法の不均一性は、報告される結果に影響を与え、包括的な評価と比較を困難にします。
この異質性は、特にデータセット、評価方法、およびパフォーマンス指標の選択に関係します。
この論文では、EEG ベースの発作検出アルゴリズムの検証における標準化を確立するために設計された統一フレームワークを提案します。
このフレームワークは、既存のガイドラインと推奨事項に基づいて、データセット、ファイル形式、EEG データ入力コンテンツ、発作アノテーションの入出力、相互検証戦略、およびパフォーマンス指標に関連する一連の推奨事項と標準を導入します。
また、標準化された形式に変換された公開データセットに基づく機械学習ベンチマークである 10-20 発作検出ベンチマークも提案します。
このベンチマークは、機械学習タスクとレポート指標を定義します。
既存の発作検出アルゴリズムのセットを評価することにより、ベンチマークの使用法を説明します。
SzCORE (発作コミュニティ オープンソース研究評価) フレームワークとベンチマークは、研究での利用を容易にするオープンソース ソフトウェア ライブラリとともに一般公開されており、同時にアルゴリズムの臨床的重要性の厳密な評価を可能にし、より最適な結果を得るために集団的な努力を促進します。
てんかんのある人々の生活を改善するために発作を検出します。

要約(オリジナル)

The need for high-quality automated seizure detection algorithms based on electroencephalography (EEG) becomes ever more pressing with the increasing use of ambulatory and long-term EEG monitoring. Heterogeneity in validation methods of these algorithms influences the reported results and makes comprehensive evaluation and comparison challenging. This heterogeneity concerns in particular the choice of datasets, evaluation methodologies, and performance metrics. In this paper, we propose a unified framework designed to establish standardization in the validation of EEG-based seizure detection algorithms. Based on existing guidelines and recommendations, the framework introduces a set of recommendations and standards related to datasets, file formats, EEG data input content, seizure annotation input and output, cross-validation strategies, and performance metrics. We also propose the 10-20 seizure detection benchmark, a machine-learning benchmark based on public datasets converted to a standardized format. This benchmark defines the machine-learning task as well as reporting metrics. We illustrate the use of the benchmark by evaluating a set of existing seizure detection algorithms. The SzCORE (Seizure Community Open-source Research Evaluation) framework and benchmark are made publicly available along with an open-source software library to facilitate research use, while enabling rigorous evaluation of the clinical significance of the algorithms, fostering a collective effort to more optimally detect seizures to improve the lives of people with epilepsy.

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