論文の概要: A Tutorial on Graph Theory for Brain Signal Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05800v1
• Date: Sat, 11 Jul 2020 15:36:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 13:54:42.100428
• Title: A Tutorial on Graph Theory for Brain Signal Analysis
• Title（参考訳）: 脳信号解析のためのグラフ理論のチュートリアル
• Authors: Nikolaos Laskaris, Dimitrios A. Adamos, Anastasios Bezerianos
• Abstract要約: 本稿では,脳信号解析におけるグラフ理論の活用について述べる。 実践的な目的のために、理論と応用の2つの部分に分かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8416014644193066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This tutorial paper refers to the use of graph-theoretic concepts for analyzing brain signals. For didactic purposes it splits into two parts: theory and application. In the first part, we commence by introducing some basic elements from graph theory and stemming algorithmic tools, which can be employed for data-analytic purposes. Next, we describe how these concepts are adapted for handling evolving connectivity and gaining insights into network reorganization. Finally, the notion of signals residing on a given graph is introduced and elements from the emerging field of graph signal processing (GSP) are provided. The second part serves as a pragmatic demonstration of the tools and techniques described earlier. It is based on analyzing a multi-trial dataset containing single-trial responses from a visual ERP paradigm. The paper ends with a brief outline of the most recent trends in graph theory that are about to shape brain signal processing in the near future and a more general discussion on the relevance of graph-theoretic methodologies for analyzing continuous-mode neural recordings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,脳信号解析におけるグラフ理論の活用について述べる。 実践的な目的のために、理論と応用の2つの部分に分かれる。 第一部では、グラフ理論の基本的な要素と、データ分析の目的に使用できるアルゴリズムツールの導入から開始する。 次に、これらの概念がネットワーク接続の進化とネットワーク再編成への洞察の処理にどのように適応されているかを説明する。 最後に、所定のグラフ上に存在する信号の概念を導入し、グラフ信号処理(GSP)の新興分野からの要素を提供する。 第2部は、前述したツールとテクニックの実践的なデモとして機能する。 これは、視覚的ERPパラダイムから単審理応答を含む多審理データセットを解析することに基づいている。 この論文は、近未来に脳信号処理を形作ろうとしているグラフ理論の最新のトレンドの概要と、連続モード神経記録の解析のためのグラフ理論方法論の関連性に関するより一般的な議論で締めくくられる。

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