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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-08-05 10:30 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 ○澤田和弥（東京理科大）・島田 裕（埼玉大）・池口 徹（東京理科大）  CCS2022-36 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，遅延座標系による力学系再構成を応用した非線形因果性検出手法をスパイク列などの点過程に拡張した手法を提案する．観測時系列を遅延座標系により再構成したアトラクタの情報を用いて相互予測を行い，その予測精度により因果性を検出する従来手法を，スパイク列の発火時刻を考慮することで，点過程への直接の適用を可能にした．また，予測精度により因果性を検出する際に，twin surrogate法を用いて検定を行った．神経細胞の数理モデルから生成した2つのニューロンのスパイク列に対して提案手法を適用した結果，両方向結合，片方向結合の場合は，提案手法により正しく因果性を検出することを確認した． |
| （英） | In this report, by modifying a nonlinear method of detecting causality, we propose a method of detecting causality for point processes, such as spike trains, based on nonlinear dynamical systems theory. We modified a previous method of detecting causality based on the accuracy of mutual prediction using information on attractors reconstructed from observed time series through the time-delay coordinate system by applying the possibility of reconstructing dynamical systems from the inter-spike intervals and by considering the firing times. We also used twin surrogate data for significance test of prediction accuracy. We applied the proposed method to spike trains of two neurons generated from a mathematical neuron model and investigated its effectiveness. As a result, we confirmed that the proposed method correctly detects causality when neurons are bidirectionally or unidirectionally coupled. | |
| キーワード | （和） | 非線形時系列解析 / 因果性 / 点過程 / スパイク列 / Twin surrogates / / / |
| （英） | Nonlinear time series analysis / Causality / Point process / Spike train / Twin surrogates / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 145, CCS2022-36, pp. 48-53, 2022年8月. | |
| 資料番号 | CCS2022-36 | |
| 発行日 | 2022-07-28 (CCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CCS2022-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN CCS |
| 開催期間 | 2022-08-04 - 2022-08-05 |
| 開催地（和） | 北海道大学 百年記念会館 |
| 開催地（英） | Hokkaido University(Centennial Hall) |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2022-08-IN-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detecting causality for spike trains based on reconstructing dynamical system from inter-spike intervals |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非線形時系列解析 / Nonlinear time series analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 因果性 / Causality |
| キーワード(3)（和/英） | 点過程 / Point process |
| キーワード(4)（和/英） | スパイク列 / Spike train |
| キーワード(5)（和/英） | Twin surrogates / Twin surrogates |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 澤田 和弥 / Kazuya Sawada / サワダ カズヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 島田 裕 / Yutaka Shimada / シマダ ユタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi / イケグチ トオル |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
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| 講演者 | 1 |
| 発表日時 | 2022-08-05 10:30:00 |
| 発表時間 | 20 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2022-36 |
| 巻番号（vol） | 122 |
| 号番号（no） | no.145 |
| ページ範囲 | pp.48-53 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-07-28 (CCS) |
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