論文の概要: ODEBrain: Continuous-Time EEG Graph for Modeling Dynamic Brain Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23285v2
• Date: Fri, 27 Feb 2026 02:54:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-02 13:30:11.662265
• Title: ODEBrain: Continuous-Time EEG Graph for Modeling Dynamic Brain Networks
• Title（参考訳）: ODEBrain: 動的脳ネットワークをモデル化するための連続時間脳波グラフ
• Authors: Haohui Jia, Zheng Chen, Lingwei Zhu, Rikuto Kotoge, Jathurshan Pradeepkumar, Yasuko Matsubara, Jimeng Sun, Yasushi Sakurai, Takashi Matsubara,
• Abstract要約: ODEBRAINは、一般化と能力の強化によるEEGダイナミクスの予測において、既存の方法よりも大幅に改善することができる。 我々の設計は、潜伏表現が任意の時点における複雑な脳の状態の変動をキャプチャできることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.66198565629555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling neural population dynamics is crucial for foundational neuroscientific research and various clinical applications. Conventional latent variable methods typically model continuous brain dynamics through discretizing time with recurrent architecture, which necessarily results in compounded cumulative prediction errors and failure of capturing instantaneous, nonlinear characteristics of EEGs. We propose ODEBRAIN, a Neural ODE latent dynamic forecasting framework to overcome these challenges by integrating spatio-temporal-frequency features into spectral graph nodes, followed by a Neural ODE modeling the continuous latent dynamics. Our design ensures that latent representations can capture stochastic variations of complex brain states at any given time point. Extensive experiments verify that ODEBRAIN can improve significantly over existing methods in forecasting EEG dynamics with enhanced robustness and generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 神経集団動態のモデル化は基礎的な神経科学研究や様々な臨床応用に不可欠である。 従来の潜在変数法は、再帰的アーキテクチャによる離散化時間を通じて連続脳力学をモデル化するが、これは必ずしも複雑な累積予測誤差と脳波の瞬間的非線形特性の取得の失敗をもたらす。 本稿では、スペクトルグラフノードに時空間的特徴を統合することで、これらの課題を克服するためのニューラルODE潜時動的予測フレームワークODEBRAINを提案し、続いて連続潜時動態をモデル化するニューラルODEを提案する。 我々の設計により、潜伏表現は任意の時点における複雑な脳状態の確率的変動を捉えることができる。 拡張された堅牢性と一般化能力を持つ脳波力学の予測において、ODEBRAINは既存の手法よりも大幅に改善可能であることを検証する。

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