Apprentissage sans canal pour les signaux EEG

Ces dernières années, le domaine de l'Apprentissage auto-supervisé a pris de l'ampleur, surtout dans des secteurs comme la vision par ordinateur et le traitement de la langue naturelle. Ces techniques permettent aux modèles d'apprendre à partir de grandes quantités de données non étiquetées, ce qui coûte moins cher et prend moins de temps que de se baser sur des données étiquetées. C'est super utile pour des signaux biomédicaux comme l'électroencéphalographie (EEG), où obtenir des étiquettes nécessite une expertise et peut être vraiment coûteux.

#Apprentissage Auto-Supervisé et Son Importance

L'apprentissage auto-supervisé se concentre sur l'utilisation des motifs présents dans les données elles-mêmes. En reconnaissant ces motifs, les modèles peuvent apprendre à bien fonctionner sur de plus petits jeux de données qui sont étiquetés par la suite. C'est bénéfique dans le domaine médical où les données étiquetées sont limitées. Une méthode populaire dans l'apprentissage auto-supervisé s'appelle l'apprentissage contrastif, où il s'agit de distinguer des paires de données similaires et dissemblables. Le modèle est entraîné à rapprocher les points de données similaires tout en éloignant ceux qui sont différents.

#Le Défi des Données de séries temporelles multivariées

Un gros défi pour appliquer l'apprentissage auto-supervisé aux données de séries temporelles multivariées, comme les signaux EEG, c'est que le nombre de canaux d'entrée peut varier selon les applications. Cette variabilité complique le transfert de connaissance d'un jeu de données à un autre. La plupart des techniques existantes ne gèrent pas bien cette variabilité, ce qui donne souvent de mauvaises performances quand le nombre de canaux d'entrée change.

#Approche Proposée : Un Réseau Indépendant des Canaux

Pour relever ce défi, on propose une nouvelle méthode qui utilise un seul encodeur pour traiter tous les canaux d'entrée sans avoir besoin de modifier les données au préalable. En apprenant un encodeur à un seul canal, on peut collecter efficacement des informations à partir de différents canaux. Après cette étape, on applique un réseau de neurones à passage de messages (MPNN) pour combiner les représentations individuelles de chaque canal en une seule représentation cohérente.

#Le Processus de Préentraînement et de Réglage Fin

On a réalisé des expériences en préentraînant notre modèle sur un jeu de données de signaux EEG qui inclut six canaux. Une fois préentraîné, on a affiné le modèle sur un autre jeu de données avec seulement deux canaux. Ce processus nous permet d'évaluer à quel point le modèle s'adapte aux changements d'entrée des canaux.

#Utilisation des Réseaux de neurones à passage de messages

Le MPNN joue un rôle crucial dans notre approche. Il aide à extraire les informations contextuelles entre les différentes représentations de chaque canal. Cela se fait en deux phases : le passage de messages et la lecture. Dans la phase de passage de messages, le modèle échange des informations au sein d'un groupe de représentations, tandis que dans la phase de lecture, il combine ces messages pour former une représentation finale.

#Fonctions de perte contrastives

Pendant le préentraînement, on utilise diverses fonctions de perte contrastives pour aider le modèle à apprendre. Ces fonctions permettent au modèle de comprendre les similarités et les différences entre les données d'entrée. On examine spécifiquement trois types de pertes : la perte NT-Xent, la perte TS2Vec et la perte COCOA. Chacune de ces fonctions de perte aide à optimiser le modèle différemment et maximise le processus d'apprentissage.

#Configuration Expérimentale

Pour le préentraînement, on a utilisé le jeu de données du Physionet Challenge 2018 (PC18), qui contient des données étiquetées pour la classification du sommeil basée sur des enregistrements EEG. On a utilisé des données de nombreux sujets pour créer un vaste ensemble d'exemples d'entraînement. La phase de réglage fin impliquait un autre jeu de données connu sous le nom de SleepEDFx, qui contient également des données EEG pour la classification du sommeil.

#Architecture du Modèle

L'architecture du modèle consiste en une série de couches convolutionnelles qui sont utilisées pour extraire des caractéristiques des signaux EEG bruts. Cette structure est conçue pour s'assurer que le modèle puisse apprendre des représentations efficaces des données avant de transmettre les résultats au MPNN.

#Phase de Préentraînement

Au cours du préentraînement, on a laissé notre modèle apprendre à partir du jeu de données PC18 pendant un nombre défini d'époques. On a utilisé un optimiseur pour faciliter le processus d'apprentissage. L'accent était mis sur la normalisation des données pour que chaque canal ait une moyenne de zéro et un écart type de un. Cette préparation permet au modèle d'apprendre plus efficacement.

#Phase de Réglage Fin

Après le préentraînement, on est passé au réglage fin du modèle en utilisant le jeu de données SleepEDFx. Cette phase se concentre sur la classification, où le modèle tente de prédire le stade de sommeil basé sur les données EEG. L'objectif est d'évaluer à quel point le modèle préentraîné peut s'adapter au nouveau jeu de données avec moins de canaux.

#Résultats et Observations

Les résultats ont montré plusieurs motifs intéressants. On a remarqué que les modèles entraînés de zéro avaient des résultats similaires au début. Cependant, les modèles utilisant le MPNN ont généralement mieux performé, surtout quand il y avait moins d'échantillons disponibles. Cela suggère que le MPNN peut aider dans des scénarios où les données sont limitées, en faisant de lui un atout précieux lors du réglage fin.

Les modèles préentraînés ont tous montré des améliorations de performance par rapport aux modèles entraînés de zéro, démontrant l'efficacité du processus de préentraînement. Notablement, le modèle utilisant la perte TS2Vec a surpassé les autres méthodes à travers différentes tailles d'échantillons.

#Le Rôle des Tailles d'Échantillons

Il était clair que le MPNN bénéficie des plus petits jeux de données, car ils permettent une meilleure représentation des données. Lors du réglage fin sur des jeux de données plus grands, les modèles sans le MPNN ont parfois mieux performé. Cela indique que, même si le MPNN est utile pour les données limitées, un plus grand nombre d'échantillons pourrait permettre à d'autres formes d'optimisation de prendre le dessus.

#Conclusion

En résumé, notre recherche démontre une nouvelle méthode pour gérer des jeux de données à canaux variables grâce à une approche de préentraînement indépendante des canaux utilisant un seul encodeur et un MPNN. Cette méthode permet flexibilité et adaptabilité lorsqu'on traite différents jeux de données. Nos résultats contribuent à l'ensemble croissant des travaux en apprentissage auto-supervisé, particulièrement dans des contextes où les données étiquetées sont précieuses et rares. Les résultats mettent en lumière le potentiel de la combinaison des MPNNs avec une stratégie multi-vues, montrant à quel point cette approche peut être efficace pour transférer des connaissances entre les jeux de données.

L'avenir semble prometteur pour d'autres avancées dans ce domaine, surtout pour des applications dans les domaines médical et biomédical où la variabilité des données est courante.