[論文レビュー] On detecting determinism and nonlinearity in microelectrode recording signals: Approach based on non-stationary surrogate data methods

Diego L. Guarín, Álvaro A. Orozco+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 21, 2010

Neural dynamics and brain function参考文献 11被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、本質的に非定常なマイクロエレクトロード記録（MER）信号における決定論的および非線形性を検出するため、2つの新しい非定常なサーロゲートデータ手法—Small Shuffle Surrogates（SSS）およびTruncated Fourier Transform Surrogates（TFTS）—を提案する。著者らは、MER信号が独立した確率的フラクチュエーションの帰無仮説を棄却し、決定論的ダイナミクスを示していることを示し、信号の挙動が時間とともに変化することを明らかにした。その挙動は、ある時期は線形確率的過程に似ており、別の時期はそうではない。このため、非定常解析手法の必要性が生じる。

ABSTRACT

Two new surrogate methods, the Small Shuffle Surrogate (SSS) and the Truncated Fourier Transform Surrogate (TFTS), have been proposed to study whether there are some kind of dynamics in irregular fluctuations and if so whether these dynamics are linear or not, even if this fluctuations are modulated by long term trends. This situation is theoretically incompatible with the assumption underlying previously proposed surrogate methods. We apply the SSS and TFTS methods to microelectrode recording (MER) signals from different brain areas, in order to acquire a deeper understanding of them. Through our methodology we conclude that the irregular fluctuations in MER signals possess some determinism.

研究の動機と目的

• 脳からの非定常マイクロエレクトロード記録（MER）信号を分析する際、標準的なサーロゲートデータ手法の限界を克服すること。
• MER信号における不規則なフラクチュエーションが、決定論的プロセスか確率的プロセスかを特定すること。
• 長期的トレンドと非定常性が存在する中で、これらの信号が非線形ダイナミクスを示すかどうかを調査すること。
• 臨床的ニューロフィジオロジカル信号における決定論的ダイナミクスを同定するための堅牢なフレームワークを提供すること。

提案手法

• Small Shuffle Surrogate（SSS）法は、データインデックスをランダムにシャッフルし、ガウスノイズを追加することでサーロゲートを生成する。これにより、長期的トレンドは保持されるが、短期的相関は破壊される。
• Truncated Fourier Transform Surrogate（TFTS）法は、フーリエ変換による周波数帯域の截断を用いて高周波成分をランダム化し、低周波成分の挙動と長期的トレンドを保持する。
• 両手法とも、不規則なフラクチュエーションが独立に分布している（したがって決定論的構造を欠いている）という帰無仮説を検証することを目的として設計されている。
• 著者らは、10名の被験者から得られた4つの脳領域（線条体核、補体路核、インクラータ領域、黒質網様体部）のMER信号にSSSおよびTFTSを適用した。
• オリジナル信号とサーロゲート集合との比較に、近似エントロピー（AMI）およびLempel-Ziv（LZ）複雑度に基づく統計的検定を用いた。
• 帰無仮説を棄却した信号に対しては、定常性検定を実施し、局所的定常性の可能性を除外した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非定常性と長期的トレンドが存在する中で、ヒト脳からのマイクロエレクトロード記録信号は決定論的ダイナミクスを示すか？
• RQ2 標準的なサーロゲートデータ手法は、非定常MER信号における非線形性および決定論的性質を信頼性高く検出できるか？
• RQ3 MER信号の観察された挙動は、非定常な線形確率的過程に一致しているのか、それとも下位の決定論的ダイナミクスを示しているのか？
• RQ4 同じ信号内で、一部の信号セグメントは独立したフラクチュエーションの帰無仮説を棄却するが、他のセグメントは棄却しないのはなぜか？

主な発見

• SSS法は、テストされたすべてのMER信号で帰無仮説を棄却し、不規則なフラクチュエーションに決定論的ダイナミクスが存在することを示した。
• TFTS法は、データベースの約27％で帰無仮説を棄却し、信号の顕著な一部が非線形的または非定常な決定論的挙動を示している可能性を示唆した。
• サブセグメント分析から、1つの10秒間MER信号内でも、1秒間隔の一部では帰無仮説が棄却された一方で、他の部分では棄却されないという結果が得られ、動的挙動が時間的に変化していることが明らかになった。
• 定常性検定により、帰無仮説を棄却した信号が非定常であることが確認され、結果が局所的定常性に起因する可能性は排除された。
• 本研究は、MER信号がi.i.d.ノイズや定常線形プロセスではなく、決定論的非定常プロセスの実現であるとモデル化すべきであると結論づけた。
• 著者らは、MER信号の非定常性を考慮すると、フーリエ解析や従来の非線形ダイナミクス手法の使用を避けるべきであると提言した。