論文の概要: Sonified Quantum Seizures. Sonification of time series in epileptic seizures and simulation of seizures via quantum modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19272v1
- Date: Mon, 22 Dec 2025 11:08:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.723861
- Title: Sonified Quantum Seizures. Sonification of time series in epileptic seizures and simulation of seizures via quantum modelling
- Title（参考訳）: てんかん発作における時系列の音化と量子モデリングによる発作のシミュレーション
- Authors: Maria Mannone, Paulo Vitor Itaborai, Omar Costa Hamido, Miriam Goldack, Norbert Marwan, Peppino Fazio, Patrizia Ribino,
- Abstract要約: まず、(実ECoGデータから)チャネルの選択から信号を音化し、ポリフォニックシーケンスを得る。
同様の発作をシミュレートするための2つの量子的アプローチを提案し,その結果を音化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2801383296705924
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We apply sonification strategies and quantum computing to the analysis of an episode of seizure. We first sonify the signal from a selection of channels (from real ECoG data), obtaining a polyphonic sequence. Then, we propose two quantum approaches to simulate a similar episode of seizure, and we sonify the results. The comparison of sonifications can give hints on similarities and discrepancies between real data and simulations, helping refine the \textit{in silico} model. This is a pioneering approach, showing how the combination of quantum computing and sonification can broaden the perspective of real-data investigation, and helping define a new test bench for analysis and prediction of seizures.
- Abstract（参考訳）: 我々は、発作のエピソードの分析にソリフィケーション戦略と量子コンピューティングを適用した。
まず、(実ECoGデータから)チャネルの選択から信号を音化し、ポリフォニックシーケンスを得る。
次に、同様の発作をシミュレートする2つの量子アプローチを提案し、その結果を音化する。
音素化の比較は、実際のデータとシミュレーションの類似点と相違点のヒントを与え、 \textit{in silico} モデルを洗練させるのに役立つ。
これは先駆的なアプローチであり、量子コンピューティングと音素化の組み合わせが、どのようにして実データ調査の視点を広げるかを示し、発作の分析と予測のための新しいテストベンチを定義するのに役立つ。
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