0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Hierarchical STFT based Transformer for Causality discovery
نویسندگان :
Sahar Semsarha
1
Mohammad bagher Shamsolahi
2
1- sharif university of technology
2- sharif university of techonolgy
کلمات کلیدی :
EEG،causal discovery،Transformers،connectivity،time-frequency analysis
چکیده :
Abstract— electroencephalogram (EEG) signal analysis is crucial for understanding brain dynamics and connectivity. Traditional approaches such as Granger causality, Partial Directed Coherence (PDC), and Directed Transfer Function (DTF) rely on linear autoregressive assumptions and often fail to capture nonlinear dependencies. At the same time, deep learning models including CNNs, RNNs, and Transformers have achieved strong results in EEG decoding tasks, yet these methods generally focus on correlation rather than causation. To address these limitations, we propose a Hierarchical Causal-STFT Transformer (H-STFT-T), a novel framework that integrates causal short-time Fourier transform (STFT) representations with a multi-level hierarchical Transformer architecture. By enforcing causality in the spectral domain and incorporating intra-patch, inter-patch, and inter-channel attention modules, our model prevents leakage, learns temporal delays (lags), and generates directed connectivity graphs. We evaluate H-STFT-T on both synthetic datasets and real EEG benchmarks. Experimental results demonstrate that our method achieves superior accuracy in recovering ground-truth causal links and lag structures, outperforming classical approaches (Granger, PDC, DTF), deep non-causal baselines (GCN, GAT, Transformer), and causal discovery methods (PCMCI, Transfer Entropy, LiNGAM).
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Enhancing Audit Quality through Artificial Intelligence
Ebrahim Navidi Abbasspoor - Elnaz Maleki
تاثیر اشتراک گذاری دانش در رسانه های اجتماعی بر توسعه کسب و کارهای کوچک و متوسط تولیدات نوآورانه
حسین الف نژاد - حسین بوداقی خواجه نوبر
Synthesis and Characterization of an Injectable Magnetic Scaffold Based on Alginate/Chitosan and Zero-Valent Iron for Hyperthermia
Mohammad Jafari Fashtami - Bahareh Khalilivavdareh - Delaram Dezfoulian - Maryam Tajabadi
بررسی نقش هوش مصنوعی در بهینهسازی تجربه کارکنان و تقویت برند کارفرمایی در صنعت برق ایران
حسن آذری - وحیدرضا میرابی - داریوش غلامزاده
Preparation and Characterization of Silicone Hydrogel Contact Lenses Based on TRIS-HEMA
Mahdiyeh Sedghi - Hakimeh Ghaleh - Sina Hajibababzadeh
Personalized EEG Source Estimation in a Shape Drawing Task
Zakieh Hassanzadeh - Melisa Daryayi - Navid Entezari - Fariba Bahrami
یشبینی فرار مالیاتی مؤدیان حقوقی با تاکید بر مولفههای اقتصادی، مؤدیان و حسابرسان مالیاتی؛ با تکیه بر هوش مصنوعی
حسین بوذری
بهبود امنیت داده در رایانش ابری عمومی با استفاده از یک معماری ترکیبی مبتنی بر AES و ECC
فاطمه رمضانی - علیرضا چمکوری
بررسی تأثیر مالکیت نهادی بر رابطه بین انحراف استراتژیک شرکت از صنعت و گزارشگری پایداری
ناصر مست چمن - محمد پورکریم
Shape Memory Polymer-Based Scaffolds for Bone Tissue Engineering
Farzad Fereidani Mohammadi - Zahra Mohammadi
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2