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J-GLOBAL ID：201702236497761657   整理番号：17A1034107

時間機能的連結性ネットワーク上の動的グラフFourier変換【Powered by NICT】

Dynamic Graph Fourier Transform on temporal functional connectivity networks

著者 (2件)： Villafane-Delgado Marisel (Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, East Lansing, 48824, USA) ,  Aviyente Selin (Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, East Lansing, 48824, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 949-953  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： グラフ信号処理は,時間領域における信号の周波数の概念を拡張したグラフ上で定義された信号。グラフ信号は機能的連結性ネットワーク上で定義された脳信号を含む多くの応用で現れる。グラフ信号処理に関する現状の研究のほとんどは,静的グラフに焦点を当てた。しかし,機能的連結性ネットワークは動的であり,これらのネットワーク上の信号は時間とともに変化する。本論文では,動的グラフFourier変換(DGFT)と名付けた動的ネットワークのための新しい変換を導入した。提案されたアプローチは,ネットワークラプラシアンテンソルによる動的な場合に対して,静的事例からのグラフラプラシアンの概念を拡張した。変換のための基底関数はこのラプラシアンテンソルのTucker分解により得られた。提案した方法は,ネットワーク構造における非定常活性を検出し,認知制御実験における異なる周波数成分に寄与する脳の領域についての情報を得ることができた。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： ネットワーク構造 ,  *Fourier変換 ,  *連結性 ,  信号処理 ,  *ネットワーク ,  基底関数 ,  *グラフ ,  周波数
準シソーラス用語： 周波数成分 ,  非定常性 ,  グラフラプラシアン ,  動的ネットワーク ,  時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 連結性 ,  グラフ ,  Fourier変換