실시간 뇌파를 이용한 발작 탐지: 현실적인 환경에서 최근 접근법들의 종합적 비교

뇌파(EEG)는 의료진이 뇌 활동을 기록하고 발작을 탐지하기 위해 신호를 모니터링하는 데 사용하는 중요한 진단 검사입니다. 최근에는 임상적 부담을 줄이기 위해 현대적인 딥러닝 모델을 활용해 EEG 신호 내 발작 및 이상을 탐지하려는 여러 시도가 이루어졌습니다. 그러나 각 모델들이 서로 다른 실험 환경에서 평가되었기 때문에 정당한 비교가 어려운 실정이며, 일부 모델은 실시간 발작 탐지 작업에 대해 훈련되지 않아 디바이스 내에서의 적용이 어렵습니다. 따라서 본 연구에서는 실시간 발작 탐지 프레임워크를 기반으로, 실제 적용에 적합한 환경에서 최신의 여러 상태의 모델들과 신호 특징 추출기들을 처음으로 체계적으로 비교하였습니다. 또한, 발작 탐지 모델의 실용적 측면을 더 정밀하게 평가할 수 있도록 새로 제안한 평가 지표를 포함한 다양한 평가 지표를 활용하였습니다. 본 연구의 코드는 https://github.com/AITRICS/EEG_real_time_seizure_detection 에서 공개되어 있습니다.