論文の概要: Neural source/sink phase connectivity in developmental dyslexia by means
of interchannel causality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00552v1
- Date: Mon, 2 Jan 2023 07:56:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 15:47:49.040254
- Title: Neural source/sink phase connectivity in developmental dyslexia by means
of interchannel causality
- Title（参考訳）: チャネル間因果性による発達失調症における神経源/シンク位相接続
- Authors: I. Rodr\'Iguez-Rodr\'Iguez, A. Ortiz, N.J. Gallego-Molina, M.A.
Formoso, W.L. Woo
- Abstract要約: ディプレクシック学習者と制御者の違いを特定するために,チャネル間のグラガー因果関係を測定する。
因果関係が両方の方向に進むにつれて、チャネルのアクティビティをソースとして、シンクとして、合計で3つのシナリオを探索する。
いずれのシナリオにおいても,確立した右横型セタサンプリングネットワーク異常の確認が可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: While the brain connectivity network can inform the understanding and
diagnosis of developmental dyslexia, its cause-effect relationships have not
yet enough been examined. Employing electroencephalography signals and
band-limited white noise stimulus at 4.8 Hz (prosodic-syllabic frequency), we
measure the phase Granger causalities among channels to identify differences
between dyslexic learners and controls, thereby proposing a method to calculate
directional connectivity. As causal relationships run in both directions, we
explore three scenarios, namely channels' activity as sources, as sinks, and in
total. Our proposed method can be used for both classification and exploratory
analysis. In all scenarios, we find confirmation of the established
right-lateralized Theta sampling network anomaly, in line with the temporal
sampling framework's assumption of oscillatory differences in the Theta and
Gamma bands. Further, we show that this anomaly primarily occurs in the causal
relationships of channels acting as sinks, where it is significantly more
pronounced than when only total activity is observed. In the sink scenario, our
classifier obtains 0.84 and 0.88 accuracy and 0.87 and 0.93 AUC for the Theta
and Gamma bands, respectively.
- Abstract（参考訳）: 脳接続ネットワークは、発達障害の理解と診断を通知するが、その原因と効果の関係はまだ十分に調べられていない。
脳波信号と4.8Hz(韻律・音節周波数)の帯域制限ホワイトノイズ刺激を用いて、チャネル間の相グランガー因果関係を測定し、ディプレックス学習者と制御者の差を識別し、指向性を計算する方法を提案する。
因果関係が両方向に進むにつれて、チャネルのソースとしてのアクティビティ、シンクとしてのアクティビティ、合計の3つのシナリオを探求する。
提案手法は分類と探索分析の両方に利用できる。
いずれのシナリオにおいても,テータバンドとガンマバンドの振動差に対する時間的サンプリングフレームワークの仮定に従って,確立された右横型テータサンプリングネットワークの異常が確認された。
さらに, この異常は, 流し込みとして働くチャネルの因果関係において主に発生し, 全活動が観測された時よりも顕著に顕著であることを示す。
シンクシナリオでは,0.84 と 0.88 の精度,0.87 auc と 0.93 auc がそれぞれ得られた。
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