E2CAR: 2D-CNN-Framework für Echtzeit-EEG-Artifact-Entfernung auf Edge-Geräten
Elektroenzephalogramme (EEG) werden häufig durch Artefakte verunreinigt, was die Genauigkeit nachfolgender Analysen stark beeinträchtigt. Traditionelle Artefaktentfernungsmethoden sind oft rechenintensiv und eignen sich…
- Elektroenzephalogramme (EEG) werden häufig durch Artefakte verunreinigt, was die Genauigkeit nachfolgender Analysen stark beeinträchtigt.
- Traditionelle Artefaktentfernungsmethoden sind oft rechenintensiv und eignen sich daher kaum für Echtzeit-Anwendungen auf Edge-Geräten.
- Das neue E2CAR-Framework löst dieses Problem, indem es die üblichen eindimensionalen CNNs durch zweidimensionale CNNs ersetzt und diese auf dem Edge Tensor Processing Un…
Elektroenzephalogramme (EEG) werden häufig durch Artefakte verunreinigt, was die Genauigkeit nachfolgender Analysen stark beeinträchtigt. Traditionelle Artefaktentfernungsmethoden sind oft rechenintensiv und eignen sich daher kaum für Echtzeit-Anwendungen auf Edge-Geräten.
Das neue E2CAR-Framework löst dieses Problem, indem es die üblichen eindimensionalen CNNs durch zweidimensionale CNNs ersetzt und diese auf dem Edge Tensor Processing Unit (TPU) ausführt. Der TPU ist ein Open-Source-Hardware-Accelerator, der für niedrige Latenz und geringen Stromverbrauch in Edge-Umgebungen optimiert ist.
Durch diese Optimierung reduziert E2CAR die Inferenzzeit um beeindruckende 90 % und senkt den Stromverbrauch um 18,98 %. Gleichzeitig bleibt die Artefaktentfernung im Vergleich zu bestehenden Verfahren nahezu gleichwertig. Damit ermöglicht das System eine effiziente EEG-Verarbeitung direkt an der Quelle, ohne auf leistungsstarke Server angewiesen zu sein.
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