ICU 내 이벤트 기반 버스트-억제(Burst-Suppression) 탐지를 위한 EEG 파운데이션 모델(Foundation Models) 평가

요약

중환자실(ICU) 내 EEG 데이터에서 버스트-억제(BS) 패턴을 탐지하기 위한 EEG 파운데이션 모델(FMs)의 성능을 평가한 연구입니다. REVE-base 모델이 기존 베이스라인 대비 오류를 크게 줄이며 가장 우수한 성능을 보였으며, 미세 조정 전략의 효과를 입증했습니다.

핵심 포인트

• EEG 파운데이션 모델을 활용한 ICU 내 버스트 탐지 유용성 확인
• REVE-base 모델이 EEGNet 대비 분당 버스트 오류를 52.1% 감소시킴
• 전체 미세 조정(Full fine-tuning)이 가장 효과적인 적응 전략임
• 제한된 레이블 데이터 환경에서도 사전 학습된 모델의 높은 성능 입증