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J-GLOBAL ID：201702220142785167   整理番号：17A1724550

てんかんに関連した非線形granger因果関係の研究【Powered by NICT】

Investigation of nonlinear granger causality in the context of epilepsy

著者 (5件)： Mahjoub C. (National Engineering School of Sfax, LETI Laboratory, Tunisia) ,  Bellanger J. J. (INSERM U1099 Universite ́ de Rennes 1, LTSI Rennes, F-35000, France) ,  Chaibi S. (National Engineering School of Sfax, LETI Laboratory, Tunisia) ,  Kachouri A. (National Engineering School of Sfax, LETI Laboratory, Tunisia) ,  Le Bouquin Jeannes R. (INSERM U1099 Universite ́ de Rennes 1, LTSI Rennes, F-35000, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 454-458  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Granger因果律アプローチは,複雑な動的システムにおける効果的な連結性を推定するために広く使用されている。これらの技術は予測ベクトルサイズの適切な選択でなく,回帰関数の選択されたクラスに依存するだけでなく,予測モデルの構築に基づいている。本研究が呈する疑問は,シミュレートされたてんかん信号間の伝搬流を特性化するためにGranger因果律指標の計算におけるモデル次数の推定である。本論文では,潜在的に非線形システムのための適切なモデル次数を選択する新しい戦略を提案する。ウェーブレットネットワークに基づく非線形ベクトル自己回帰モデルは,同定のために考慮し,最適非線形モデル次数は,Bayes情報基準を用いて選択し,Granger因果律を導くために,非線形カーネル予測因子の輸入されている。シミュレーションを,まず最初に,線形自己回帰モデルに行い,玩具非線形モデルに,および,最終的に,時系列データ間の方向関係を明らかにするために電気生理学に基づくモデルから得られたシミュレートされた頭蓋内脳波信号である。この手法の性能を,Granger指数推定における新しい戦略の有効性を証明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  連結性 ,  *てんかん ,  予測モデル ,  *線形性 ,  非線形系 ,  自己回帰モデル ,  動的系 ,  *因果律 ,  予測
準シソーラス用語： 時系列データ ,  非線形モデル ,  ウェーブレットネットワーク ,  次数 ,  Granger因果律 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： てんかん ,  非線形 ,  因果関係 ,  研究