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

基本信息

  • 批准号:
    22KJ2815
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.47万
  • 依托单位:
  • 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

项目摘要

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.
今年,我们首先提出了一种将时间序列数据的常规因果检测方法扩展到点过程,尤其是神经尖峰序列的方法。数值实验表明,使用数学模型产生的尖峰序列的提出方法可以实现因果检测。应用提出的方法时,我们还检查了适当的参数。此外,我们还研究了一种修改了一些提出的方法的方法,证明了所提出的方法的有效性。此外,在非线性时间序列分析中,包括因果关系分析,从时间序列数据重建动态系统的技术很重要。正确设置重建参数很重要。因此,我们通过在时间序列中重建动态系统时,通过全面更改重建参数来研究适当重建参数的条件。具体而言,通过五个非线性机械系统吸引子及其重建吸引子的两点距离分布的相似性来搜索适当的重建参数。结果,我们能够定量证明先前研究中讨论的嵌入式窗口的重要性。当前,我们正在考虑一种将提议的因果检测方法扩展到标记点过程(MPP)的方法。由于数值实验的结果,已经证实,提出的因果关系检测方法扩展到MPP也对MPP的因果性检测也有效。最后,为了将其应用于估计大脑内的信息流,我们还研究了时间网络的非线性动力学,这些动态会不时改变结构。我们分析了从实际测量的接触数据产生的时间网络,并揭示了网络时间演变中存在递归性。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 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
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 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
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 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
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 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
Similarities of inter-point distance distributions on original and reconstructed attractors
原始吸引子和重建吸引子上点间距离分布的相似性
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  • 通讯作者:
    中西淑美
脈波データを用いた再構成パラメータの設定について
关于使用脉搏波数据设置重建参数
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    坂田美和;小島世大; 森木田一真;武藤敦子;澤田 和弥
  • 通讯作者:
    澤田 和弥

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