論文の概要: Time topological analysis of EEG using signature theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15328v1
• Date: Sat, 6 Apr 2024 21:11:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-28 10:56:51.087564
• Title: Time topological analysis of EEG using signature theory
• Title（参考訳）: シグネチャ理論を用いた脳波の時間位相解析
• Authors: Stéphane Chrétien, Ben Gao, Astrid Thebault-Guiochon, Rémi Vaucher,
• Abstract要約: トポロジカルデータ分析(TDA)は、効果的な検出方式の実装に利用できる「形状」不変量の電池を提供する。 信号のシグナチャからsimplicial Complexを構築する際に、citechretienleveragingで示される構成を拡張します。 脳波などの脳信号の解析にツールを応用してててんかん発作の前兆現象を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.124958340749622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection in multivariate signals is a task of paramount importance in many disciplines (epidemiology, finance, cognitive sciences and neurosciences, oncology, etc.). In this perspective, Topological Data Analysis (TDA) offers a battery of "shape" invariants that can be exploited for the implementation of an effective detection scheme. Our contribution consists of extending the constructions presented in \cite{chretienleveraging} on the construction of simplicial complexes from the Signatures of signals and their predictive capacities, rather than the use of a generic distance as in \cite{petri2014homological}. Signature theory is a new theme in Machine Learning arXiv:1603.03788 stemming from recent work on the notions of Rough Paths developed by Terry Lyons and his team \cite{lyons2002system} based on the formalism introduced by Chen \cite{chen1957integration}. We explore in particular the detection of changes in topology, based on tracking the evolution of homological persistence and the Betti numbers associated with the complex introduced in \cite{chretienleveraging}. We apply our tools for the analysis of brain signals such as EEG to detect precursor phenomena to epileptic seizures.
• Abstract（参考訳）: 多変量信号の異常検出は多くの分野(疫学、金融学、認知科学、神経科学、腫瘍学など)において最重要課題である。 この観点から、トポロジカルデータ分析(TDA)は、効果的な検出方式の実装に活用できる「形状」不変量の電池を提供する。 コントリビューションは,信号のシグナチャと予測能力からsimplicial Complexの構築に関する, \cite{chretienleveraging} で提示された構成を拡張して構成する。 署名理論は、Terry Lyons と彼のチーム \cite{lyons 2002system} が開発したラフパスの概念に関する最近の研究から生まれた機械学習のarXiv:1603.03788の新しいテーマである。 特に, ホモロジーの持続性や, コンプレックスに導入されたベッチ数の変化の追跡に基づくトポロジーの変化の検出について検討する。 脳波などの脳信号の解析にツールを応用してててんかん発作の前兆現象を検出する。

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