Sign In

E2CAR: An Efficient 2D-CNN Framework for Real-Time EEG Artifact Removal on Edge Devices

Created by
  • Haebom
Category
Empty

μ €μž

Haoliang Liu, Chengkun Cai, Xu Zhao, Lei Li

πŸ’‘ κ°œμš”

λ‡Œμ „λ„(EEG) μ‹ ν˜ΈλŠ” 뢄석 정확도에 영ν–₯을 λ―ΈμΉ˜λŠ” 인곡물(artifact)에 μ˜€μ—Όλ˜λŠ” κ²½μš°κ°€ λ§ŽμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 기쑴의 인곡물 제거 방법은 μ—°μ‚° λΉ„μš©μ΄ λ†’μ•„ 엣지 λ””λ°”μ΄μŠ€μ—μ„œμ˜ μ‹€μ‹œκ°„ 적용이 μ–΄λ ΅μŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ³Έ λ…Όλ¬Έμ—μ„œλŠ” 1D CNN을 2D CNN으둜 λŒ€μ²΄ν•˜μ—¬ μ—°μ‚° λΉ„μš©μ„ 쀄이고, 저지연/μ €μ „λ ₯ μž‘λ™μ„ μœ„ν•΄ 엣지 λ””λ°”μ΄μŠ€μ—μ„œ 널리 μ‚¬μš©λ˜λŠ” μ˜€ν”ˆ μ†ŒμŠ€ ν•˜λ“œμ›¨μ–΄ 가속기인 Edge TPU에 λ°°ν¬ν•˜λŠ” 방법을 μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
엣지 λ””λ°”μ΄μŠ€ ν™˜κ²½μ— μ ν•©ν•œ 효율적인 2D CNN 기반 EEG 인곡물 제거 ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬(E2CAR)λ₯Ό κ°œλ°œν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
μ œμ•ˆλœ E2CAR ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬λŠ” TPUμ—μ„œ κΈ°μ‘΄ 방법 λŒ€λΉ„ μΆ”λ‘  μ‹œκ°„μ„ 90% κ°μ†Œμ‹œν‚€κ³  μ „λ ₯ μ†ŒλΉ„λ₯Ό 18.98% μ€„μ΄λ©΄μ„œλ„ μœ μ‚¬ν•œ 인곡물 제거 μ„±λŠ₯을 μœ μ§€ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” 엣지 λ””λ°”μ΄μŠ€μ—μ„œμ˜ 효율적인 EEG μ‹ ν˜Έ 처리λ₯Ό κ°€λŠ₯ν•˜κ²Œ ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
(ν•œκ³„μ  λ˜λŠ” ν–₯ν›„ 과제) λ‹€μ–‘ν•œ μ’…λ₯˜μ˜ 인곡물에 λŒ€ν•œ μΌλ°˜ν™” μ„±λŠ₯ 검증 및 μ‹€μ œ 엣지 λ””λ°”μ΄μŠ€ ν™˜κ²½μ—μ„œμ˜ μž₯기적인 μ•ˆμ •μ„± 평가가 ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.
πŸ‘
Made with Slashpage