PHINN-EEG、夢状態脳波のトポロジカル時系列解析を発表 — 分類・合成性能向上へ
Ren Takahashi、Emre Yusuf、Jayabrata Bhaduriの3氏は2026年7月10日(現地時間)、論文プレプリントサーバーarXivで、夢状態脳波 (EEG) のトポロジカル時系列解析フレームワーク「PHINN-EEG (Persistent Homology Inspired Neural Network for EEG)」を発表した。既存の脳波ベースの夢検出手法が電力スペクトル密度 (PSD) や統計モーメント特徴に依存し、DREAMデータベースで約0.70のAUC (area under the receiver operating characteristic curve) を達成しているのに対し、PHINN-EEGは神経活動の幾何学的構造に着目。DREAMデータベースのオープンアクセスサブセットでAUC 0.82-0.90を目標とする。