Development of a Causality Analysis Method for Point Processes Based on Nonlinear Dynamical Systems Theory and Elucidation of the Representation of Information Processing in the Brain

基于非线性动力系统理论的点过程因果分析方法的发展及大脑信息处理表征的阐明

• 批准号: 22KJ2815
• 负责人: 澤田 和弥
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ2815/
• 关键词: 非線形時系列解析; 因果性解析; 点過程; マーク付点過程; スパイク列

本年度はまず，時系列データに対する従来の因果性検出手法を点過程，特に神経スパイク列に拡張した手法を提案した．数値実験により，数理モデルから生成したスパイク列に対し，提案手法による因果性検出が可能なことを示した．また，提案手法を適用する際の適切なパラメータの検討も行った．さらに，提案手法の一部を改変した手法も検討し，提案手法の有効性を示した．また，因果性解析を含む非線形時系列解析において，時系列データから力学系を再構成する技術は重要である．ここで，再構成の際のパラメータを適切に設定することは重要である．そこで，時系列から力学系を再構成する際の再構成パラメータを網羅的に変化させることで，適切な再構成パラメータの条件を調査した．具体的には，5つの非線形力学系のアトラクタとその再構成アトラクタの2点間距離分布の類似度により，適切な再構成パラメータを探索した．その結果，先行研究で議論されている埋め込み窓の重要性を定量的に示すことができた．現在，提案因果性検出手法をマーク付点過程 (MPP) に拡張した手法を検討している．数値実験の結果，提案因果性検出手法をMPPに拡張した手法はMPPに対する因果性検出にも有効であることを確認した．最後に，脳内の情報流の推定に応用するために，時々刻々と構造が変化するようなテンポラルネットワークの非線形ダイナミクスの調査も行った．実際に計測されたコンタクトデータから生成したテンポラルネットワークに対して解析を行い，ネットワークの時間発展に再帰性が存在することを明らかにした．

This year's series of causal detection methods are proposed The number of possible causes is calculated by the number of possible causes. In addition, the proposal method is appropriate when applied and the review process is carried out. Today, a part of the proposal method is changed. Causality analysis includes non-linear time series analysis, time series analysis and mechanics system reconstruction. This is the most important thing to do. In this paper, we investigate the conditions for the reconstruction of the mechanical system during the reconstruction of the mechanical system. Specifically, the similarity of the distance distribution between two points of the nonlinear mechanics system and the reconstruction of the nonlinear mechanics system are explored. As a result, the importance of the study was discussed and quantified. Now, propose causal detection method to pay point process (MPP). Number of causal detection methods MPP Finally, the estimation of information flow in the network is carried out in a timely manner. In fact, the calculation and analysis of the number of times the number of times

项目成果

スパイク列に対する因果性検出における再構成次元の影響

重建维度对尖峰序列因果关系检测的影响

• 发表时间: 2022
• 作者: Matsunaka Tetsuya;Nagao Seiya;Inoue Mutsuo;Mundo Rodrigo;Tanaka Saki;Tang Ning;Yoshida Masa-aki;Nishizaki Masanori;Morita Masaya;Takikawa Tetsutaro;Suzuki Nobuo;Ogiso Shouzo;Hayakawa Kazuichi;澤田 和弥，島田裕，池口徹
• 通讯作者: 澤田 和弥，島田裕，池口徹

スパイク間隔からの力学系再構成によるスパイク列間の因果性検出

通过从尖峰间隔重建动力系统来检测尖峰序列之间的因果关系

• 发表时间: 2022
• 作者: Takemoto Takuji;Hiroko Oe;Yasuyuki Yamaoka;澤田 和弥，島田裕，池口徹
• 通讯作者: 澤田 和弥，島田裕，池口徹

マーク付点過程間の因果性検出

检测标记点过程之间的因果关系

• 发表时间: 2022
• 作者: Huichen Chou;Rafik Hadfi;Donghui Lin;Takayuki Ito;Xu and Kaneko;澤田 和弥，島田 裕，池口 徹
• 通讯作者: 澤田 和弥，島田 裕，池口 徹

スペクトル距離を用いたテンポラルネットワークの非線形ダイナミクスの解析

使用谱距离分析时间网络的非线性动力学

• 发表时间: 2022
• 作者: Inoue;M.;Mashita;K.;Kameyama;H.;Takehara;R.;Hanaki;S.;Kaeriyama;H.;Miki;S.;Nagao;S.;T. Nakayashiki and T. Kaneko;Tetsuro Kitahara;伊藤 大河，對馬帆南，澤田和弥，池口徹
• 通讯作者: 伊藤 大河，對馬帆南，澤田和弥，池口徹

テンポラルネットワークの時間発展ダイナミクス

时间网络的时间演化动力学

• 发表时间: 2022
• 作者: Ikkyu Nishimura;Yohei Murakami;Mondheera Pituxcoosuvarn;澤田 和弥，池口徹
• 通讯作者: 澤田 和弥，池口徹