論文の概要: Subspace Learning with Interval-Censored Likelihoods for Dequantizing Percept PC LFP Snapshots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22658v1
• Date: Sat, 19 Sep 2026 00:10:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-22 20:29:00.513916
• Title: Subspace Learning with Interval-Censored Likelihoods for Dequantizing Percept PC LFP Snapshots
• Title（参考訳）: パーセプティブPC LFPスナップショットの定位化のための部分空間学習
• Abstract要約: メドトロニック・パーセプションPC(Medtronic Percept PC)は、市販されている唯一の深部脳刺激装置である。 9,438個のヘミスフィアから得られたスペクトルは7例の腹腔下鎮静液DBS患者で, [2, 45 Hz]で検出されたピークの20.6%に一致しない。 我々は、分数化をインターバルチャー付き部分空間推定として定式化し、5種類の補正手法を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1569546614087822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implanted neurostimulators that sense local field potentials now enable chronic electrophysiology based biomarker tracking in patients at home. The Medtronic Percept PC, the only commercially available sensing-enabled deep brain stimulation (DBS) device, stores spectral amplitudes as 16-bit integers at approximately 0.1 $μ$V per bit (quantum $q \approx 0.11$ $μ$Vp). At frequencies where the true amplitude spans only a few quantization levels, consecutive bins round to the same stored value. Standard spectral parameterization (FOOOF, fitting oscillations and one over f), which separates periodic peaks from the aperiodic 1/f activity, treats every value as exact and fits oscillatory peaks to these plateaus. Because these spectra feed clinical biomarker pipelines and spectral foundation models for symptom decoding, spurious peaks can corrupt downstream inference. Across 9,438 spectra from 14 hemispheres in 7 subcallosal cingulate DBS patients, 20.6% of peaks detected at [2, 45] Hz have no match in ground truth synthesized by quantizing clean in-clinic BrainSense recordings, while aggregate beta band power and the aperiodic exponent are preserved. We formalize dequantization as interval-censored subspace estimation and compare five classes of correction methods. Quantized probabilistic PCA is the only tested method that reduces the spurious rate (20.6% to 18.3%) while preserving true peak detection and keeping noise floor RMSE below $q/\sqrt{12}$.
• Abstract（参考訳）: 局所野電位を感知する埋め込んだ神経刺激薬は、在宅患者の慢性電気生理学的バイオマーカー追跡を可能にする。 Medtronic Percept PCは、DBSデバイスとして唯一市販されており、スペクトル振幅を16ビット整数として1ビットあたり0.1$μ$V(量子$q \approx 0.11$$μ$Vp)で保存する。 真の振幅が数個の量子化レベルにしか達しない周波数では、連続したビンは同じ保存値に丸くなる。 標準スペクトルパラメータ化(FOOOF, fit oscillation and one over f)は周期的なピークと周期的な1/fのアクティビティを分離し、全ての値を正確に扱い、振動的なピークをこれらのプラトーに適合させる。 これらのスペクトルは臨床バイオマーカーパイプラインと症状復号のためのスペクトル基盤モデルを与えるため、急激なピークは下流の推論を損なう可能性がある。 2, 45]Hzで検出されたピークの20.6%は、クリーンなインクリニックブレインセンス記録の定量化によって合成された地上の真実に一致せず、ベータバンドパワーと周期指数は保存されている。 我々は、分数化をインターバルチャー付き部分空間推定として定式化し、5種類の補正手法を比較した。 量子確率PCAは、真のピーク検出を保ち、ノイズフロアRMSEを$q/\sqrt{12}$以下に保ちながら、スプリアスレート(20.6%から18.3%)を減少させる唯一の試験方法である。

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