Finding measures of interaction among cortical regions from time series in sleep studies

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K12646
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
• Research Institution: Yamaguchi University
• Principal Investigator: Abe Takeshi 山口大学, 大学院医学系研究科, 助教 (10819402)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 浅井 義之 山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (00415639)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 高次スペクトル解析 / cross-bicoherence / グレンジャー因果性

Outline of Final Research Achievements

Multivariate time series data from sleep studies reflect brain activities with cortical regions interacting to process information. While objective measures of linear interactions like Granger-causality exist, their clinical utility remains uncertain due to limitations in detecting nonlinear interactions in noisy settings. In this study, we investigated cross-bicoherence -- a higher-order spectral statistic -- as a promising indicator of nonlinear interaction. Our results of simulation studies demonstrate that cross-bicoherence provides greater power for detecting quadratic phase coupling, a hallmark of nonlinear interaction, than bivariate spectral Granger-causality does, when applied to sample time series of perturbed periodic signals. These findings encourage the clinical application of the higher-order spectral measure.

Free Research Field

生体医工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の成果として、(1)擾乱された非線形な相互作用を再現可能な数理モデルを提案したこと、(2)高次スペクトル統計量の1つcross-bicoherenceによって、サンプルされた多変量時系列データから非線形な相互作用の特徴を効率的に検出できることを示したこと、そして(3)実施したシミュレーション研究に用いた関数を実装したRプログラミング言語のパッケージを一般に公開し再利用可能にしたことが挙げられる。これらの成果により、高次スペクトル時系列解析の臨床応用を先導し継続的な研究開発を可能にしたという意義がある。