Unraveling high-order interactions in electrophysiological brain signals using elliptical distributions: moving beyond the Gaussian approximation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The primary method for evaluating high-order brain interactions by information-theoretic measures such as (dual) total correlation and O-information involves the Gaussian approximation. Although this approximation is rather accurate for functional MRI signals, it is unclear how accurate it is for electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG) signals. Here, we introduce the elliptical approximation, which is accurate for Gaussian data and a large family of non-Gaussian data. To illustrate its use, we applied both approximations to EEG and MEG signals and found that the Gaussian approximation to the (dual) total correlation and O-information is quite accurate for physiological resting-state oscillations, but is highly inaccurate for EEG data recorded during an absence seizure. In particular, for interactions of high-order ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mo>></mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> 10) the approximations do not always agree on whether the interactions are dominated by synergy or redundancy. Thus, our proposed method offers an opportunity to study high-order interactions in electrophysiological brain activity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle