Sign In

A Lightweight Transformer for Pain Recognition from Brain Activity

μž‘μ„±μž
  • Haebom
μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬
Empty

μ €μž

Stefanos Gkikas, Christian Arzate Cruz, Yu Fang, Lu Cao, Muhammad Umar Khan, Thomas Kassiotis, Giorgos Giannakakis, Raul Fernandez Rojas, Randy Gomez

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ 논문은 λ‡Œ ν™œλ™(fNIRS)μœΌλ‘œλΆ€ν„° 톡증을 μΈμ‹ν•˜λŠ” 데 μžˆμ–΄, μ—¬λŸ¬ fNIRS ν‘œν˜„μ„ 단일 토큰화 λ©”μ»€λ‹ˆμ¦˜μœΌλ‘œ μœ΅ν•©ν•˜λŠ” κ²½λŸ‰ 트랜슀포머 λͺ¨λΈμ„ μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€. 이 λͺ¨λΈμ€ 곡간적, μ‹œκ°„μ , μ‹œκ°„-주파수적 νŠΉμ§•μ„ λ³΄μ‘΄ν•˜λ©°, 이질적인 μž…λ ₯듀을 곡유 잠재 ν‘œν˜„μœΌλ‘œ νˆ¬μ˜ν•˜μ—¬ ν†΅ν•©μ μœΌλ‘œ λͺ¨λΈλ§ν•©λ‹ˆλ‹€. 이λ₯Ό 톡해 κ³„μ‚°μ μœΌλ‘œ νš¨μœ¨μ μ΄λ©΄μ„œλ„ 경쟁λ ₯ μžˆλŠ” 톡증 인식 μ„±λŠ₯을 λ‹¬μ„±ν•˜μ—¬ μ‹€μ‹œκ°„ 좔둠에 μ ν•©ν•©λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
λ‹€μ–‘ν•œ fNIRS μ‹ ν˜Έ ν‘œν˜„(μ›μ‹œ νŒŒν˜•, μ „λ ₯ μŠ€νŽ™νŠΈλŸΌ 밀도 λ“±)을 λ³„λ„μ˜ 적응 없이 단일 κ²½λŸ‰ 트랜슀포머 μ•„ν‚€ν…μ²˜ λ‚΄μ—μ„œ 효과적으둜 μœ΅ν•©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
μ œμ•ˆλœ 토큰 λ―Ήμ‹± μ „λž΅μ€ κ΅¬μ‘°ν™”λœ 뢄할을 톡해 지역적 정보 집계와 전역적 μƒν˜Έμž‘μš©μ˜ 세밀도λ₯Ό μ‘°μ ˆν•˜λ©°, 계산 νš¨μœ¨μ„±μ„ λ†’μž…λ‹ˆλ‹€.
β€’
λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” AI4Pain λ°μ΄ν„°μ…‹μ—μ„œ μœ λ§ν•œ κ²°κ³Όλ₯Ό λ³΄μ—¬μ£Όμ—ˆμœΌλ‚˜, λ‹€μ–‘ν•œ ν™˜μž 집단 및 톡증 강도에 λŒ€ν•œ μΌλ°˜ν™” μ„±λŠ₯ 검증이 μΆ”κ°€μ μœΌλ‘œ ν•„μš”ν•˜λ©°, 더 λ³΅μž‘ν•œ 톡증 μƒνƒœ μΈμ‹μœΌλ‘œμ˜ ν™•μž₯ κ°€λŠ₯성을 탐ꡬ할 ν•„μš”κ°€ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
πŸ‘
Made with Slashpage