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J-GLOBAL ID：201302274244393788   整理番号：13A1311205

神経科学における有向ネットワーク分析の潜在的交絡要因の影響

The impact of latent confounders in directed network analysis in neuroscience

著者 (14件)： RAMB Rebecca (Univ. Freiburg, Freiburg, DEU) ,  EICHLER Michael (Maastricht Univ., Maastricht, NLD) ,  ING Alex (Univ. Aberdeen, Aberdeen, GBR) ,  THIEL Marco (Univ. Aberdeen, Aberdeen, GBR) ,  WEILLER Cornelius (Univ. Hospital Freiburg, Freiburg, DEU) ,  GREBOGI Celso (Univ. Freiburg, Freiburg, DEU) ,  GREBOGI Celso (Univ. Aberdeen, Aberdeen, GBR) ,  SCHWARZBAUER Christian (Univ. Aberdeen, Aberdeen, GBR) ,  TIMMER Jens (Univ. Freiburg, Freiburg, DEU) ,  TIMMER Jens (Linkoeping Univ., Linkoeping, SWE) ,  SCHELTER Bjoern (Univ. Freiburg, Freiburg, DEU) ,  SCHELTER Bjoern (Univ. Aberdeen, Aberdeen, GBR) ,  SCHELTER Bjoern (Univ. Hospital Freiburg, Freiburg, DEU) ,  SCHELTER Bjoern (Univ. Medical Center of Freiburg, Freiburg, DEU)
資料名： Philosophical Transactions of the Royal Society A. Mathematical, Physical and Engineering Sciences  (Philosophical Transactions of the Royal Society A. Mathematical, Physical and Engineering Sciences)
巻： 371  号： 1997  ページ： 20110612.1-15  発行年： 2013年08月28日 
JST資料番号： D0317A  ISSN： 1364-503X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経科学データの複雑性のために,前処理段階として因果律分析のための構成要素の選択を行う。この段階は必要であるが,それらはしばしば独断的な情報排除を伴う。しかしこのような方法で得られたシステムは潜在的要因による交絡により影響されることを免れない。本論文はこのような潜在的交絡要因の影響を明確にして,探査のための構成成分の選択と採集の際に生じる恣意性を考慮に入れた。潜在的交絡要因の見えない影響のために生じるスプリアス妨害を線形および非線形解析によってシミュレーションした。潜在的交絡要因の影響を分類するために,三つの構成成分間の影響経路をこのシミュレーションで考慮した。Granger因果律を分析する方法は一般には線形ベクター自己回帰モデルに基づくが,潜在的交絡要因効果は非線形系にあることが予想される。従って,すべての分析を非線形系シミュレーションを実施して,この方法の神経科学への適用を論じた。

シソーラス用語： スプリアス発射 ,  神経科学 ,  解析 ,  疫学 ,  *因果律 ,  成分 ,  自己回帰モデル ,  *非線形系 ,  モデル ,  シミュレーション
準シソーラス用語： ネットワーク分析 ,  交絡因子(疫学) ,  構成要素 ,  非線形システム ,  非線形モデル ,  *有向ネットワーク分析

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 神経科学 ,  ネットワーク分析 ,  交絡 ,  要因