[发明专利]用于确定网络连接的方法和系统

说明书

本发明涉及用于确定网络连接的方法和系统。本发明尤其但是不限于涉及用于确定稀疏网络中网络连接的方法和系统，且特别应用于EEG数据。本发明的一方面提供了一种在同时产生信号的多个交互节点的网络中识别所述多个交互节点之间的连接和估计识别为连接的节点之间的连接系数的方法，该方法包括步骤：将所计算的相干性或偏相干性低于第一预定阈值的连接系数设置为零，随后将经估计的连接系数低于第二阈值的连接系数设置为零，然后再次估计连接系数尚未被设置为零的节点组合的连接系数。

技术领域

本发明涉及用于确定网络连接的方法和系统。本发明尤其但不限于涉及用于确定稀疏网络中的网络连接的方法和系统，并且特别应用于脑电图(ElectroEncephaloGraphic，EEG)数据。

背景技术

多个交互节点(每个交互节点具有其自己的动态)的网络是描述复杂系统的主要数学工具(斯托盖兹(Stogatz)，2001年)。根据特定应用，各个节点的动态、这些节点的耦合结构或这些节点的集合行为都决定了系统的动态。在神经科学中，例如，检测信号之间的相互作用(即节点间的耦合结构)特别地令人感兴趣。了解脑网络有望揭示自然行为或某些疾病的生物学基础(例如，赫西(Hesse)等人，2003年；塔斯(Tass)等人，1998年；皮察利斯(Pitzalis)等人，1998年；凯尔(Keyl)等人，2000年；诺拉(Nollo)等人，2005年；鲍尔斯(Bowers)和默里(Murray)，2004年)。目前已经提出了几种从观测到的信号中推断复杂系统的网络结构的技术。这些技术包括但不限于，传递熵(施赖伯(Schreiber)，2000年；施塔内克(Staniek)和莱纳茨(Lehnertz)，2008年)、状态空间的重构(安霍尔德(Arnhold)等人，1999年；奇查罗(Chicharro)和安杰亚克(Andrzejak)，2009年；罗曼诺(Romano)等人，2007年)、交互信息(蓬佩(Pompe)等人，1998年；帕洛斯和斯特凡诺夫斯卡(Stefanovska)，2003年；和韦梅尔卡(Vejmelka)，2007年；韦梅尔卡(Vejmelka)和2008年；弗伦泽尔(Frenzel)和蓬佩(Pompe)，2007年)、相位动力学(罗森布卢姆(Rosenblum)和皮科夫斯基(Pikovsky)，2001年；罗森布卢姆(Rosenblum)等人，2002年)、相干性(哈利迪(Halliday)和罗森伯格(Rosenberg)，2000年；达尔豪斯(Dahlhaus)，2000年；诺尔蒂(Nolte)等人，2008年)、福克-普朗克方程(普鲁萨特(Prusseit)和Lehnertz，2008年；巴拉米纳萨布(Bahraminasab)等人，2009年)、压缩感知(李(Lee)等人，2011年)、或自回归模型(Dahlhaus和艾希勒(Eichler)，2003年；Eichler，2000年；科热尼奥夫斯卡(Korzeniewska)等人，1997年；卡明斯基(Kamiński)等人，1997年；Kamiński和布林诺夫斯基(Blinowska)，1991年；阿诺德(Arnold)等人，1998年)。

近年来，数据的可用性大幅增加。同时被记录的通道的数量已有所增加。就网络分析而言，这种增加导致了对高维度网络进行估计的挑战。该估计的目的是仅估计网络中的直接连接。此外，还希望得出关于这些连接的方向的结论。研究影响该方向的方法使用因果关系的概念。许多方法(例如Hesse等人，2003年；格韦克(Geweke)，1982年，1984年；陈(Chen)和韦斯特林(Wasterlain)，2006年；达哈马拉(Dhamala)等人，2008年；巴卡拉(Baccalá)和萨梅什玛(Sameshima)，2001年；Sameshima和Baccalá，1999年；Eichler，2006年；Kamiński和Blinowska，1991年)基于格兰杰的因果关系的定义(格兰杰(Granger)，1969年)。简言之，该定义指出，如果过程x1可用于预测另一过程x2的未来，则过程x1是过程x2的起因。线性的格兰杰因果关系通常以向量自回归过程的方式建模，这些向量自回归过程通过多元尤尔一沃克方程或类似方法来估计(鲁克波尔(Lütkepohl)，2005年)。在大部分大型网络中，邻接矩阵是稀疏的。这意味着在所有的可能连接中仅少数连接是存在的。