概要: てんかん発作時の高次元神経ダイナミクスの制御は、脳の非線形特性と複雑な結合性のため、依然として重大な課題です。本論文では、グラフ正則化Koopman平均場ゲーム（GK-MFG）と呼ばれる新しいフレームワークを提案します。これはKoopman演算子近似のためのリザバーコンピューティング（RC）を、分布制御問題を解くための交互的な集団およびエージェント制御ネットワーク（APAC-Net）と統合するものです。脳波（EEG）ダイナミクスを線形潜在空間に埋め込み、Phase Locking Value（PLV）に由来するグラフラプラシアン制約を課すことにより、本手法は脳の機能的トポロロジー構造を尊重しつつ、頑健な発作抑制を達成します。
てんかんを鎮める：脳全体ダイナミクスの平均場制御
arXiv cs.LG / 2026/3/20
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要点
- GK-MFGは、リザーバ計算に基づくKoopman演算子近似とAPAC-Netを組み合わせて、高次元脳ダイナミクスの分布的制御に対処する。
- EEGダイナミクスは、Phase Locking Valueに由来するグラフラプラシアン制約を用いて、脳の機能的トポロジーを保持する線形潜在空間へ写像される。
- このフレームワークは、トポロジーを意識した制御をデータ駆動型の神経ダイナミクスと統合することにより、頑健なてんかん発作抑制を目指す。
- 本研究は、制御理論、機械学習、神経科学の新しい融合を示しており、全脳介入のより広範な応用の可能性を有している。
