[논문 리뷰] Multiscale Partial Information Decomposition of Dynamic Processes with Short and Long-range correlations: Theory and Application to Cardiovascular Control

Hélder Pinto, Riccardo Pernice외 4명|arXiv (Cornell University)|2022. 04. 29.

Heart Rate Variability and Autonomic Control참고 문헌 78인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 심수압(S)와 호흡(R)에서 심박수기록(H)로의 유도 정보 흐름을 정량화하기 위해 벡터 자기회귀 분수적 통합(VARFI) 모델을 사용하는 새로운 다중 척도 부분정보분해(M-PID) 프레임워크를 제안한다. 이는 짧은 시간 동안의 동적 변화와 장거리 상관관계를 모두 고려한다. 방법은 자세 변화 스트레스가 짧은 척도에서 재량 정보 전달을 증가시키는 반면, 정서적 스트레스는 더 긴 척도에서 상호보완적 정보 전달을 증가시켜 스트레스 반응의 별개의 생리학적 메커니즘을 드러낸다.

ABSTRACT

Heart rate variability results from the combined activity of several physiological systems, including the cardiac, vascular, and respiratory systems which have their own internal regulation, but also interact with each other to preserve the homeostatic function. These control mechanisms operate across multiple temporal scales, resulting in the simultaneous presence of short-term dynamics and long-range correlations. The Network Physiology framework provides statistical tools based on information theory able to quantify structural aspects of multivariate and multiscale interconnected mechanisms driving the dynamics of complex physiological networks. In this work, the multiscale representation of Transfer Entropy from Systolic Arterial Pressure (S) and Respiration (R) to Heart Period (H) and of its decomposition into unique, redundant and synergistic contributions is obtained using a Vector AutoRegressive Fractionally Integrated (VARFI) framework for Gaussian processes. This novel approach allows to quantify the directed information flow accounting for the simultaneous presence of short-term dynamics and long-range correlations among the analyzed processes. The approach is first illustrated in simulated VARFI processes and then applied to H, S and R time series measured in healthy subjects monitored at rest and during mental and postural stress. Our results highlight the dependence of the information transfer on the balance between short-term and long-range correlations in coupled dynamical systems, which cannot be observed using standard methods that do not consider long-range correlations. The proposed methodology shows that postural stress induces larger redundant effects at short time scales and mental stress induces larger cardiovascular information transfer at longer time scales.

연구 동기 및 목표

• 생리적 네트워크 내에서 다중 척도 정보 전달의 짧은 시간 동안의 동적 변화와 장거리 상관관계를 동시에 포착하는 방법을 개발하는 것.
• 심박수, 혈압, 호흡과 같은 결합된 생리적 과정에 대한 다중 척도 분석을 위해 부분정보분해(PID)를 확장하는 것.
• 자세 변화 스트레스와 정서적 스트레스와 같은 다양한 스트레스 유형이 심혈관계 조절에서 정보 전달의 성격에 미치는 영향을 조사하는 것.
• 상태공간 모델 기반의 분석적, 매개변수적 해법을 제공하여 짧은 시간 시리즈에서도 신뢰할 수 있는 분석이 가능하도록 하는 것.

제안 방법

• 짧은 시간 동안의 동적 변화와 장거리 상관관계를 모두 갖는 다변량 생리적 과정을 표현하기 위해 벡터 자기회귀 분수적 통합(VARFI) 모델을 사용한다.
• 상태공간 모델 이론을 적용하여 다중 척도 전이 엔트로피(TE)와 그 고유, 재량, 상호보완적 구성요소로의 분해에 대한 분석적 표현을 유도한다.
• S와 R에서 H로의 공동 정보 전달을 고유, 재량, 상호보완적 기여로 나누기 위해 부분정보분해(PID)를 적용한다. 이는 여러 시간 척도에서 이루어진다.
• 표준 VAR 모델을 초월하여 장거리 의존성을 포착하기 위해 VARFI 모델에 분수적 통합을 도입한다.
• 상태공간 필터링을 통해 시간 척도 집합을 이용하여 TE와 ITE(상호작용 전이 엔트로피)의 다중 척도 표현을 유도한다.
• 실험적 H, S, R 시간 시리즈(휴식, 정서적 스트레스, 자세 변화 스트레스 조건 하에서 건강한 피험자로부터 수집)에 적용하기 전에 시뮬레이션된 VARFI 과정을 통해 방법의 타당성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 짧은 시간 동안의 동적 변화와 장거리 상관관계의 균형이 심혈관계 조절 시스템 내 정보 전달에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 다양한 시간 척도에서 심수압과 호흡에서 심박수기록으로의 정보 전달에서 재량과 상호보완성의 기여는 각각 어떻게 나타나는가?
• RQ3 다른 스트레스 요인—정서적 스트레스와 자세 변화 스트레스—는 심혈관계 네트워크 내 정보 전달의 성격과 척도에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 VARFI와 상태공간 모델 기반의 매개변수적 분석 프레임워크는 짧은 생리적 시간 시리즈에서 다중 척도 정보 분해를 신뢰성 있게 추정할 수 있는가?

주요 결과

• 자세 변화 스트레스는 짧은 시간 척도(0.5–2초)에서 S와 R에서 H로의 재량 정보 전달을 유의미하게 증가시켜, 더 동기화되고 차별화되지 않은 조절 메커니즘이 됨을 시사한다.
• 정서적 스트레스는 더 긴 시간 척도(4–8초)에서 상호보완적 정보 전달을 증가시키며, 적응적 조절을 위해 입력을 협동적으로 통합함을 나타낸다.
• 제안된 M-PID와 VARFI 모델은 표준 방법이 감지하지 못하는 짧은 시간 동안의 동적 변화와 장거리 상관관계의 상호작용을 성공적으로 포착한다.
• 이 방법은 스트레스의 별개의 생리학적 서명을 드러내며, 자세 변화 스트레스는 재량을 선호하고, 정서적 스트레스는 상호보완성을 선호함을 보여준다.
• 상태공간 모델을 통한 분석적 유도로 인해 짧은 시간 시리즈에서도 다중 척도 정보 측정치의 정확하고 효율적인 계산이 가능해진다.
• 이 프레임워크는 장거리 상관관계가 정보 전달의 구조를 상당히 조절함을 보여주며, 이를 忽시할 경우 그 구조가 가려질 수 있음을 시사한다.