論文の概要: METER: Matched-Event Calibration for Short-Event EEG Microstate Transition Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.02045v1
• Date: Sun, 01 Nov 2026 16:47:59 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-11-03 20:21:42.616544
• Title: METER: Matched-Event Calibration for Short-Event EEG Microstate Transition Analysis
• Title（参考訳）: METER:ショートイベント脳波マイクロ状態遷移解析のための整合イベント校正
• Abstract要約: 短い認知的な出来事は不平等であり、しばしばまばらな移行の証拠を含んでいる。 METER(Matched-Event Transition Estimation against a Reference)を紹介する。 METERは、固定された参加者固有の参照バンクから、各イベントを継続条件付きイベントに対して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.383341806828598
• License:
• Abstract: Short cognitive events contain unequal and often sparse transition evidence, so raw EEG microstate distances can reflect finite sampling rather than neural reconfiguration. We introduce METER (Matched-Event Transition Estimation against a Reference), a participant-relative framework that separates marginal occupancy from conditional next-state choice and evaluates each event against duration-conditioned events from a fixed participant-specific reference bank. METER-Jump integrates uncertainty in sparse target and reference transition tables, returning a randomized event rank for testing and a continuous standardized coordinate for association analysis. Using a reproducible three-state representation selected by spatial criteria, we evaluated METER with participant-fitted simulations, estimator ablations, map perturbations, and preprocessing sensitivities. Event-level false-positive rates were 0.044-0.056 across four heterogeneous null mechanisms. By contrast, global cutoffs learned under the participant-fitted null and transferred unchanged to other regimes produced false-positive rates from 0.004 under rare transitions to 0.234 under map perturbation; duration-conditioned ranks remained near 0.05. Detection probability was approximately 0.69 with fixed maps but fell to 0.22 after bootstrap-derived map-assignment perturbation. In 4,175 natural-reading events from 18 participants, no linguistic association survived multiplicity correction in the primary 30-ms analysis, although a 20-ms sensitivity changed one within-stream max-$T$ decision. METER therefore calibrates finite-event departures conditional on a defined microstate sequence, while map assignment, filtering, temporal smoothing, and reference construction remain separate sources of measurement uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 短い認知イベントは、不平等でしばしばスパースな遷移の証拠を含んでいるため、生の脳波マイクロステート距離は、神経再構成よりも有限サンプリングを反映することができる。 METER(Matched-Event Transition Estimation against a Reference)は、条件付き次状態選択から限界占有を分離し、固定された参加者固有の参照バンクからの期間条件付きイベントに対して各イベントを評価する、参加者相対的なフレームワークである。 METER-Jumpはスパースターゲットと参照トランジションテーブルの不確実性を統合し、ランダム化されたイベントランクをテスト用に返却する。 空間的基準によって選択された再現可能な3状態表現を用いて,METERを参加者に適合したシミュレーション,推定器のアブレーション,マップの摂動,前処理感度で評価した。 事象レベルの偽陽性率は4つの不均一なヌル機構に対して0.044-0.056であった。 対照的に、参加者が適合するヌルの下で学習したグローバルなカットオフは、他の政権に異ならず、まれに移行した0.004から地図の摂動下で0.234に偽陽性率を発生させ、期間条件付きランクは0.05付近にとどまった。 検出確率は約0.69で、固定地図は0.22に低下した。 18名を対象にした4,175件の自然読解イベントにおいて,20msの感度が最大値-T$の判定値に変化したにもかかわらず,30msの一次分析では,言語関連は多変量補正に成功しなかった。 したがって、METERは定義されたマイクロステートシーケンスで条件付き有限イベントの出発を校正する一方、マップの割り当て、フィルタリング、時間的平滑化、参照構成は測定の不確実性の別々の源である。

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