論文の概要: Information Theoretic Measures of Causal Influences during Transient Neural Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07508v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 17:51:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 13:26:44.589602
• Title: Information Theoretic Measures of Causal Influences during Transient Neural Events
• Title（参考訳）: 過渡的ニューラルイベントにおける因果影響の情報理論
• Authors: Kaidi Shao, Nikos K. Logothetis and Michel Besserve
• Abstract要約: 過渡現象は、複数のスケールで脳の活動を調整する上で重要な役割を果たしている。 ニューラルデータサイエンスの鍵となる課題は、これらのイベント中のネットワークインタラクションを特徴づけることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9327503320877457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transient phenomena play a key role in coordinating brain activity at multiple scales, however,their underlying mechanisms remain largely unknown. A key challenge for neural data science is thus to characterize the network interactions at play during these events. Using the formalism of Structural Causal Models and their graphical representation, we investigate the theoretical and empirical properties of Information Theory based causal strength measures in the context of recurring spontaneous transient events. After showing the limitations of Transfer Entropy and Dynamic Causal Strength in such a setting, we introduce a novel measure, relative Dynamic Causal Strength, and provide theoretical and empirical support for its benefits. These methods are applied to simulated and experimentally recorded neural time series, and provide results in agreement with our current understanding of the underlying brain circuits.
• Abstract（参考訳）: 過渡現象は、複数のスケールで脳の活動を調整する上で重要な役割を果たすが、基礎となるメカニズムはほとんど不明である。 したがって、ニューラルネットワーク科学の重要な課題は、これらのイベント中のネットワーク相互作用を特徴づけることである。 構造因果モデルの定式化とその図形表現を用いて,自然発生的過渡事象の文脈における情報理論に基づく因果強度測定の理論的および経験的特性について検討する。 このような設定において伝達エントロピーと動的因果強度の限界を示した後、相対的動的因果強度という新しい尺度を導入し、その利点に対する理論的および経験的支援を提供する。 これらの手法は、シミュレーションおよび実験的に記録された神経時系列に適用され、基礎となる脳回路の現在の理解と一致した結果が得られる。

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