論文の概要: Spatially Masked Regression Reveals Local and Distributed Predictability in Electrophysiological Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11415v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 20:05:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.164401
• Title: Spatially Masked Regression Reveals Local and Distributed Predictability in Electrophysiological Recordings
• Title（参考訳）: 電気生理学的記録における局所的・分散予測可能性
• Authors: Maryam Ostadsharif Memar, Nima Dehghani,
• Abstract要約: ニューラル記録は、しばしば局所的な測定として解釈されるが、任意のセンサーの信号は、より広いネットワークに分布する構造化された活動を反映することもできる。 電極の信号は、基礎となるシステム内の局所的な情報と分散的な情報をどの程度反映しているのか? 残りの電極から各電極の時刻を再構成する空間的マスケリグレッション・フレームワークを用いてこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural recordings are often interpreted as local measurements, yet the signal at any one sensor can also reflect structured activity distributed across the broader network. This raises a basic question: to what extent does an electrode's signal reflect local versus distributed information in the underlying system? More specifically, how much of an electrode's activity is carried by its immediate neighborhood, and how much is embedded more broadly across the array? We address this with a Spatially Masked Regression (SMR) framework that reconstructs each electrode's timeseries from the remaining electrodes while excluding a configurable neighborhood around the target. By progressively increasing this mask, spatial locality becomes an experimental control for quantifying how much predictive information survives after nearby channels are withheld. We apply SMR to intracranial EEG with heterogeneous electrode coverage and to scalp EEG with standardized montages over sensorimotor cortex. Using distance correlation between original and reconstructed signals, we find strong within-subject reconstruction in both modalities, substantial residual predictability even when local neighbors are excluded, and markedly stronger cross-subject transfer in EEG than in iEEG. Masking shows that nearby electrodes contribute strongly to reconstruction but do not account for all of it, indicating that individual channels reflect both local redundancy and broader distributed structure. Surrogates that preserve selected marginal or spectral properties while disrupting phase structure or temporal ordering substantially reduce performance, supporting the conclusion that SMR depends on structured temporal and cross-channel organization rather than on marginal statistics alone. These results position SMR as an interpretable framework for quantifying the balance between local and distributed information in recordings.
• Abstract（参考訳）: ニューラル記録は、しばしば局所的な測定として解釈されるが、任意のセンサーの信号は、より広いネットワークに分布する構造化された活動を反映することもできる。 電極の信号は、基礎となるシステム内の局所的な情報と分散的な情報をどの程度反映しているのか? より具体的に言えば、電極の活性のどれ程がそのすぐ近くで運ばれているのか、また、配列全体にどれだけ広く埋め込まれているのか? 本研究では,各電極の残電極から各電極の時刻を再構成する空間的マスキング回帰(SMR)フレームワークを用いてこの問題に対処する。 このマスクを徐々に増やすことで、空間的局所性は、近隣のチャネルが保持された後、どれだけの予測情報が生存するかを定量化するための実験的制御となる。 SMRを頭蓋内脳波(異種電極被覆)および標準モンタージュによる頭蓋内脳波に応用した。 元の信号と再構成信号の距離相関を用いて, 両モードの強い物体内再構成, 局所的な近傍が除外された場合でもかなりの残留予測可能性, およびiEEGよりも脳波のクロスオブジェクト移動が顕著に強いことを示す。 マスキングは、近傍の電極が再建に強く寄与することを示しているが、その全てを考慮せず、個々のチャネルが局所的な冗長性とより広い分散構造の両方を反映していることを示している。 位相構造を乱したり、時間秩序を乱したりしながら、選択された境界特性やスペクトル特性を保ったサロゲートは性能を著しく低下させ、SMRは限界統計のみではなく、構造された時間的・横断的な組織に依存しているという結論を支持した。 これらの結果は、SMRを、記録中の局所情報と分散情報のバランスを定量化するための解釈可能なフレームワークとして位置づけている。

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