論文の概要: Online Graph Learning via Time-Vertex Adaptive Filters: From Theory to Cardiac Fibrillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01567v1
- Date: Sun, 03 Nov 2024 13:43:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 17:07:43.834919
- Title: Online Graph Learning via Time-Vertex Adaptive Filters: From Theory to Cardiac Fibrillation
- Title（参考訳）: 時間頂点適応フィルタによるオンライングラフ学習:理論から心細動へ
- Authors: Alexander Jenkins, Thiernithi Variddhisai, Ahmed El-Medany, Fu Siong Ng, Danilo Mandic,
- Abstract要約: グラフシフト演算子(GSO)の適応推定のためのオンラインアルゴリズムであるAdaCGPを導入する。
シミュレーションにより、AdaCGPは様々なグラフトポロジに対して一貫して良好に機能し、GSO推定において82%以上の改善が達成されることを示す。
AdaCGPのグラフ構造の変化を追跡する能力は、抗不整脈薬による心室細動動態の記録に示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.69303106863453
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Signal Processing (GSP) provides a powerful framework for analysing complex, interconnected systems by modelling data as signals on graphs. Recent advances in GSP have enabled the learning of graph structures from observed signals, but these methods often struggle with time-varying systems and real-time applications. Adaptive filtering techniques, while effective for online learning, have seen limited application in graph topology estimation from a GSP perspective. To this end, we introduce AdaCGP, an online algorithm for adaptive estimation of the Graph Shift Operator (GSO) from multivariate time series. The GSO is estimated from an adaptive time-vertex autoregressive model through recursive update formulae designed to address sparsity, shift-invariance and bias. Through simulations, we show that AdaCGP performs consistently well across various graph topologies, and achieves improvements in excess of 82% for GSO estimation compared to baseline adaptive vector autoregressive models. In addition, our online variable splitting approach for enforcing sparsity enables near-perfect precision in identifying causal connections while maintaining low false positive rates upon optimisation of the forecast error. Finally, AdaCGP's ability to track changes in graph structure is demonstrated on recordings of ventricular fibrillation dynamics in response to an anti-arrhythmic drug. AdaCGP is shown to be able to identify the stability of critical conduction patterns that may be maintaining the arrhythmia in an intuitive way, together with its potential to support diagnosis and treatment strategies.
- Abstract（参考訳）: グラフ信号処理(GSP)は、グラフ上の信号としてデータをモデル化することによって、複雑な相互接続システムを分析する強力なフレームワークを提供する。
GSPの最近の進歩は、観測された信号からグラフ構造を学習することを可能にするが、これらの手法は時変システムやリアルタイムアプリケーションとしばしば競合する。
適応フィルタリング技術はオンライン学習に有効であるが,GSPの観点からのグラフトポロジ推定には限界がある。
そこで本稿では,多変量時系列からグラフシフト演算子(GSO)を適応的に推定するオンラインアルゴリズムであるAdaCGPを紹介する。
GSOは、分散性、シフト不変性、バイアスに対処するために設計された再帰的更新公式により、適応的時間頂点自己回帰モデルから推定される。
シミュレーションにより,AdaCGPは様々なグラフトポロジに対して一貫した性能を示し,ベースライン適応ベクトル自己回帰モデルと比較して,GSO推定において82%以上の改善が達成されている。
さらに,我々のオンライン変数分割手法は,予測誤差の最適化時に偽陽性率を低く保ちながら因果関係の同定において,ほぼ完璧な精度で精度を確保できる。
最後に、AdaCGPがグラフ構造の変化を追跡する能力は、抗不整脈薬による心室細動の動態の記録に示されている。
AdaCGPは、診断と治療戦略を支援する可能性とともに、不整脈を直感的に維持している可能性がある重要な伝導パターンの安定性を識別できることが示されている。
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