論文の概要: Online Graph Topology Learning via Time-Vertex Adaptive Filters: From Theory to Cardiac Fibrillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01567v2
• Date: Thu, 07 Aug 2025 13:28:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 16:47:38.535365
• Title: Online Graph Topology 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トポロジー学習:理論から心房細動へ
• Authors: Alexander Jenkins, Thiernithi Variddhisai, Ahmed El-Medany, Fu Siong Ng, Danilo Mandic,
• Abstract要約: 本稿では,動的グラフトポロジ推定のための空間適応アルゴリズムであるAdaCGPを紹介する。 AdaCGPは一貫して最先端の手法より優れている。 確立した手法よりも効果的に伝搬パターンの動的変化を追跡する。
• 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. While recent advances have enabled graph topology learning from observed signals, existing methods often struggle with time-varying systems and real-time applications. To address this gap, we introduce AdaCGP, a sparsity-aware adaptive algorithm for dynamic graph topology estimation from multivariate time series. AdaCGP estimates the Graph Shift Operator (GSO) through recursive update formulae designed to address sparsity, shift-invariance, and bias. Through comprehensive simulations, we demonstrate that AdaCGP consistently outperforms multiple baselines across diverse graph topologies, achieving improvements exceeding 83% in GSO estimation compared to state-of-the-art methods while maintaining favourable computational scaling properties. Our variable splitting approach enables reliable identification of causal connections with near-zero false alarm rates and minimal missed edges. Applied to cardiac fibrillation recordings, AdaCGP tracks dynamic changes in propagation patterns more effectively than established methods like Granger causality, capturing temporal variations in graph topology that static approaches miss. The algorithm successfully identifies stability characteristics in conduction patterns that may maintain arrhythmias, demonstrating potential for clinical applications in diagnosis and treatment of complex biomedical systems.
• 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。 近年の進歩により、観測された信号からグラフトポロジの学習が可能になったが、既存の手法では時間変化のあるシステムやリアルタイムのアプリケーションに悩まされることが多い。 このギャップに対処するために,多変量時系列からの動的グラフトポロジ推定のための空間適応アルゴリズムであるAdaCGPを導入する。 AdaCGP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な更新公式を通じて、グラフシフト演算子(GSO)を推定する。 総合シミュレーションにより、AdaCGPは様々なグラフトポロジで一貫して複数のベースラインを上回り、最先端の計算スケーリング特性を維持しつつ、GSO推定の83%を超える改善を実現していることを示す。 我々の変数分割手法は、ほぼゼロの誤報率と最小の欠損エッジによる因果関係の確実な同定を可能にする。 AdaCGPは心房細動記録に応用し、Granger causalityのような確立された方法よりも効果的に伝播パターンの動的変化を追跡し、静的アプローチが見逃すグラフトポロジーの時間変化を捉えている。 このアルゴリズムは不整脈を維持できる伝導パターンの安定性特性の同定に成功し、複雑なバイオメディカルシステムの診断と治療における臨床応用の可能性を示す。

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