Physiological pattern detection of neonatal EEGs: a U-Net segmentation approach
Détection de figures physiologiques dans des EEGs néonatales: une approche de segmentation par U-Net
Résumé
The interpretation of EEG signals presents significant challenges due to substantial inter-subject variability, the influence of noise sources, including physiological artifacts (e.g. myogenic activity) and the fundamental non-stationary nature of neural oscillations. Hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE) is a recurrent perinatal condition where early diagnostic and intervention (e.g mild therapeutic hypothermia) is critical to mitigate neurological sequelae. Clinicians interpret the signal by identifying physiological and pathological patterns, that characterize the functional brain development of the patient. We present our current work on a semi-synthetic data augmentation strategy for training convolutional neural networks (U-Net architecture) to segment non-stationary neurophysiological time series. By modeling patterns as stochastic perturbations of baseline EEG processes, we create semi-synthetic training data preserving the covariance structure of real signals while controlling the exploration of rare events. We evaluate the approach on neonatal HIE data, with particular attention to the bias-variance tradeoff in synthetic data generation, and the model's robustness to distributional mismatches between training and clinical data. We discuss our preliminary results and the underlying difficulties to this approach.
L’interprétation des signaux EEG pose des défis majeurs en raison d’une variabilité inter-individuelle marquée, de la présence de sources de bruit (dont des artefacts physiologiques comme l’activité myogène) et de la nature fondamentalement non stationnaire des oscillations neuronales. L’encéphalopathie hypoxico-ischémique (HIE) est une pathologie périnatale fréquente pour laquelle un diagnostic et une intervention précoces (par exemple, l’hypothermie thérapeutique modérée) sont cruciaux afin de limiter les séquelles neurologiques. Les cliniciens analysent ces signaux en identifiant des motifs physiologiques et pathologiques, reflétant le développement fonctionnel du cerveau du patient. Nous présentons ici nos travaux en cours sur une stratégie d’augmentation de données semi-synthétiques, destinée à entraîner des réseaux de neurones convolutionnels (architecture U-Net) pour la segmentation de séries temporelles neurophysiologiques non stationnaires. En modélisant les motifs comme des perturbations stochastiques de processus EEG de référence, nous générons des données d’entraînement semi-synthétiques qui préservent la structure de covariance des signaux réels, tout en contrôlant l’exploration d’événements rares. Nous évaluons cette approche sur des données néonatales d’HIE, en nous attachant particulièrement à l’arbitrage biais-variance dans la génération de données synthétiques, la robustesse du modèle face aux décalages distributionnels entre les données d’entraînement et les données cliniques. Nous discutons enfin nos résultats préliminaires ainsi que les difficultés sous-jacentes à cette méthode.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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| Licence |
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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