Epilepsy seizure detection and prediction using techniques such as deep learning methods

    公开(公告)号:GB2588523A

    公开(公告)日:2021-04-28

    申请号:GB202017338

    申请日:2019-03-28

    Applicant: IBM

    Abstract: One or both of epilepsy seizure detection and prediction at least by performing the following: running multiple input signals from sensors for epilepsy seizure detection through multiple classification models, and applying weights to outputs of each of the classification models to create a final classification output. The weights are adjusted to tune relative output contribution from each classifier model in order that accuracy of the final classification output is improved, while power consumption of all the classification models is reduced. One or both of epilepsy seizure detection and prediction are performed with the adjusted weights. Another method uses streams from sensors for epilepsy seizure detection to train and create the classification models, with fixed weights once trained. Information defining the classification models with fixed weights is communicated to wearable computer platforms for epilepsy seizure detection and prediction. The streams maybe from multiple people and applied to an individual person.

    Generating three-dimensional spikes using low-power computing hardware

    公开(公告)号:AU2021253781B2

    公开(公告)日:2024-02-01

    申请号:AU2021253781

    申请日:2021-03-19

    Applicant: IBM

    Abstract: A method of generating three-dimensional (3D) spikes. The method comprising receiving a signal comprising time-series data and generating a first two- dimensional (2D) grid. Generating the first 2D grid comprises mapping segments of the time-series data to respective positions of the first 2D grid, and generating, for each position, a spike train corresponding to the respective mapped segment. The method further comprises generating a second 2D grid including performing, for each position, a mathematical operation on the spike train of the corresponding position of the first 2D grid. The method further comprises generating a third 2D grid including performing spatial filtering on the positions of the second 2D grid. The method further comprises generating a 3D grid based on a combination of the first 2D grid, the second 2D grid, and the third 2D grid. The 3D grid comprises one or more 3D spikes.

    Erzeugen dreidimensionaler Spikes unter Verwendung von Datenverarbeitungshardware mit geringer Leistungsaufnahme

    公开(公告)号:DE112021002210T5

    公开(公告)日:2023-01-19

    申请号:DE112021002210

    申请日:2021-03-19

    Applicant: IBM

    Abstract: Vorliegend beschriebene Aspekte umfassen ein Verfahren zum Erzeugen dreidimensionaler (3D-) Spikes. Das Verfahren umfasst Empfangen eines Zeitreihendaten aufweisenden Signals und Erzeugen eines ersten zweidimensionalen (2D-) Gitters. Das Erzeugen des ersten 2D-Gitters umfasst Abbilden von Segmenten der Zeitreihendaten auf jeweilige Positionen des ersten 2D-Gitters und für jede Position erfolgendes Erzeugen eines dem jeweiligen abgebildeten Segment entsprechenden Spike-Train. Das Verfahren umfasst ferner Erzeugen eines zweiten 2D-Gitters, was für jede Position erfolgendes Durchführen einer mathematischen Operation an dem Spike-Train der entsprechenden Position des ersten 2D-Gitters umfasst. Das Verfahren umfasst ferner Erzeugen eines dritten 2D-Gitters, was Durchführen von räumlichem Filtern an den Positionen des zweiten 2D-Gitters umfasst. Das Verfahren umfasst ferner Erzeugen eines 3D-Gitters auf Grundlage einer Kombination aus dem ersten 2D-Gitter, dem zweiten 2D-Gitter und dem dritten 2D-Gitter. Das 3D-Gitter weist einen oder mehrere 3D-Spikes auf.

    Generating three-dimensional spikes using low-power computing hardware

    公开(公告)号:AU2021253781A1

    公开(公告)日:2022-09-15

    申请号:AU2021253781

    申请日:2021-03-19

    Applicant: IBM

    Abstract: A method of generating three-dimensional (3D) spikes. The method comprising receiving a signal comprising time-series data and generating a first two- dimensional (2D) grid. Generating the first 2D grid comprises mapping segments of the time-series data to respective positions of the first 2D grid, and generating, for each position, a spike train corresponding to the respective mapped segment. The method further comprises generating a second 2D grid including performing, for each position, a mathematical operation on the spike train of the corresponding position of the first 2D grid. The method further comprises generating a third 2D grid including performing spatial filtering on the positions of the second 2D grid. The method further comprises generating a 3D grid based on a combination of the first 2D grid, the second 2D grid, and the third 2D grid. The 3D grid comprises one or more 3D spikes.

    KÜNSTLICHE-INTELLIGENZ-HARDWARE MIT SYNAPTISCHER WIEDERVERWENDUNG

    公开(公告)号:DE112020004754T5

    公开(公告)日:2022-06-23

    申请号:DE112020004754

    申请日:2020-09-21

    Applicant: IBM

    Inventor: ROY SUBHRAJIT

    Abstract: Eine synaptische Wiederverwendung ermöglicht, dass eine Mehrzahl von künstlichen Neuronen mit entsprechenden Mehrzahlen von künstlichen Synapsen und Verstärkern mit variabler Verstärkung verbunden wird, um dadurch weniger Raum und weniger Komponenten für die Realisierung und weniger Strom für den Betrieb zu benötigen als bei Neuronen, welche dedizierte Wege für jede Eingabequelle aufweisen. Um die Wahrscheinlichkeit von Signalkollisionen zu verringern und die unabhängige Steuerung und Interpretation von Eingabe-Spikes zu ermöglichen, ist ein Router dafür konfiguriert, Eingabequellen mit jedem der Mehrzahl von künstlichen Neuronen zu verbinden, in Verbindung mit einer Verstärkungskonfigurationssteuerung, welche dafür konfiguriert ist, auf Grundlage eines Zeitschemas und einer Identität einer Eingabequelle, welche einen Spike sendet, während einer gegebenen Zeit auf jedem der Mehrzahl von Verstärkern mit variabler Verstärkung eine Verstärkung einzustellen.

    Artificial intelligence hardware with synaptic reuse

    公开(公告)号:AU2020358928A1

    公开(公告)日:2022-03-24

    申请号:AU2020358928

    申请日:2020-09-21

    Applicant: IBM

    Inventor: ROY SUBHRAJIT

    Abstract: Synaptic reuse allows for a plurality of artificial neurons to be associated with corresponding pluralities of artificial synapses and variable gain amplifiers, to thereby use less space and fewer components to implement and less power to operate than neurons having dedicated paths for each input source. To reduce the likelihood of signal collision, and allow for the independent control and interpretation of input spikes, a router is configured to connect input sources to each of the plurality of artificial neurons in conjunction with a gain configuration controller that is configured to set a gain on each of the plurality of variable gain amplifiers based on a time division schema and an identity of an input source transmitting a spike during a given time.

    Erzeugen dreidimensionaler Spikes unter Verwendung von Datenverarbeitungshardware mit geringer Leistungsaufnahme

    公开(公告)号:DE112021002210B4

    公开(公告)日:2024-05-23

    申请号:DE112021002210

    申请日:2021-03-19

    Applicant: IBM

    Abstract: Verfahren zum Erzeugen dreidimensionaler (3D-) Spikes, wobei das Verfahren aufweist:Empfangen eines Signals, das Zeitreihendaten aufweist;Erzeugen eines ersten zweidimensionalen (2D-) Gitters, wobei das Erzeugen des ersten 2D-Gitters aufweist:Abbilden von Segmenten der Zeitreihendaten auf jeweilige Positionen des ersten 2D-Gitters; undfür jede Position des ersten 2D-Gitters erfolgendes Erzeugen eines dem jeweiligen abgebildeten Segment entsprechenden Spike-Train;Erzeugen eines zweiten 2D-Gitters, wobei das Erzeugen des zweiten 2D-Gitters für jede Position des zweiten 2D-Gitters erfolgendes Durchführen einer mathematischen Operation an dem Spike-Train der entsprechenden Position des ersten 2D-Gitters aufweist;Erzeugen eines dritten 2D-Gitters, wobei das Erzeugen des dritten 2D-Gitters Durchführen von räumlichem Filtern an den Positionen des zweiten 2D-Gitters aufweist; undErzeugen eines 3D-Gitters auf Grundlage einer Kombination des ersten 2D-Gitters, des zweiten 2D-Gitters und des dritten 2D-Gitters, wobei das 3D-Gitter einen oder mehrere 3D-Spikes aufweist; undwobei für jede Position des 3D-Gitters ein jeweiliger Spannungsimpuls-(VS)-Wandler einer 3D-Anordnung von VS-Wandlern den einen oder die mehreren 3D-Spikes erzeugt.

    Epilepsy seizure detection and prediction using techniques such as deep learning methods

    公开(公告)号:GB2588523B

    公开(公告)日:2022-03-09

    申请号:GB202017338

    申请日:2019-03-28

    Applicant: IBM

    Abstract: One or both of epilepsy seizure detection and prediction at least by performing the following: running multiple input signals from sensors for epilepsy seizure detection through multiple classification models, and applying weights to outputs of each of the classification models to create a final classification output. The weights are adjusted to tune relative output contribution from each classifier model in order that accuracy of the final classification output is improved, while power consumption of all the classification models is reduced. One or both of epilepsy seizure detection and prediction are performed with the adjusted weights. Another method uses streams from sensors for epilepsy seizure detection to train and create the classification models, with fixed weights once trained. Information defining the classification models with fixed weights is communicated to wearable computer platforms for epilepsy seizure detection and prediction. The streams may be from multiple people and applied to an individual person.

    GENERATING THREE-DIMENSIONAL SPIKES USING LOW-POWER COMPUTING HARDWARE

    公开(公告)号:CA3165964A1

    公开(公告)日:2021-10-14

    申请号:CA3165964

    申请日:2021-03-19

    Applicant: IBM

    Abstract: A method of generating three-dimensional (3D) spikes. The method comprising receiving a signal comprising time-series data and generating a first two- dimensional (2D) grid. Generating the first 2D grid comprises mapping segments of the time-series data to respective positions of the first 2D grid, and generating, for each position, a spike train corresponding to the respective mapped segment. The method further comprises generating a second 2D grid including performing, for each position, a mathematical operation on the spike train of the corresponding position of the first 2D grid. The method further comprises generating a third 2D grid including performing spatial filtering on the positions of the second 2D grid. The method further comprises generating a 3D grid based on a combination of the first 2D grid, the second 2D grid, and the third 2D grid. The 3D grid comprises one or more 3D spikes.

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