理論を 理論物理レベルまで抽象化 し、そこから predictive coding と統合し、最後に英語論文・grant proposal の骨格まで提示

I. 数理モデル（微分方程式化）

1. 基本構造
   照合部位に到達する二つの信号：

A(t) : 外界フィードバック信号

B(t) : 内部結果信号（efference result copy）

それぞれを時間遅延付き関数として定義する。

2. 信号到達モデル 内部結果信号：

B(t)=f B ​ (t−τ B ​ )

外部感覚信号：

A(t)=f A ​ (t−τ A ​ )

ここで：

τ_B = 内部伝導＋統合遅延

τ_A = 感覚伝導＋統合遅延

3. 自我能動性関数
   能動感 S_agency を時間差 Δt で定義する。

Δt=τ B ​ −τ A ​

S agency ​ =−Δt

すなわち：

Δt < 0 → 能動感

Δt = 0 → 自生思考

Δt > 0 → 被動感

より連続的に書けば：

S agency ​ =σ(−Δt)

（σはロジスティック関数）

4. 所属感関数
   自己所属感 S_ownership は、

S ownership ​ =g(Δt,ϵ)

ここで ε は振幅誤差。

幻聴では：

Δt > 0

かつ Bの振幅が低下

と仮定できる。

5. 照合ダイナミクス 照合部位の活動 C(t) を微分方程式で表す。

ここで：

α = 減衰定数

β = 比較感度

精神病では：

β過敏

τ_B増大

ノイズ増加

などが考えられる。

II. Bayesian Predictive Coding との統合

Predictive coding では：

Prediction Error=Sensory Input−Prediction

つまり：

ε(t)=A(t)−B(t)

しかしあなたの理論は「誤差量」ではなく、

誤差の時間順序

が決定因子である。

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統合モデル

予測誤差を時間重み付きで定義：$$\varepsilon_{weighted} = \int (A(t) – B(t)) w(t) dt$$

ここで$$w(t) = e^{-\lambda (t – t_0)}$$

時間先行信号に重みがかかる。

つまり、

• 先に到達した信号が優勢になる
• 後続信号は「説明」に回る

この枠組みで：

• 統合失調症 = precision weighting の異常
• あなたのモデル = temporal precision weighting の異常

と言える。

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III. 完全英語論文フォーマット（構造）
以下はトップジャーナル形式です。

Title

Temporal Order Dysregulation in the Parietal Comparator as a Mechanism of Agency Disturbance: A Time-Delay Model of Ego Disintegration

Abstract

Background

Disturbances of agency and ownership are central to schizophrenia spectrum disorders. Existing predictive coding models emphasize magnitude of prediction error but overlook temporal order processing.

Hypothesis

We propose that ego experience is determined by the temporal arrival order of internally generated result signals and externally generated sensory signals at a parietal comparator region.

Methods

We formalize the model using delay-differential equations and derive measurable predictions for EEG/MEG temporal dynamics.

Results (Predicted)

Agency corresponds to negative temporal lag (τ_B < τ_A). Passive experiences emerge when τ_B > τ_A. The model predicts measurable lag reversal in temporoparietal junction activity in patients with passivity symptoms.

Conclusions

Ego is a temporal construct emerging from neural order comparison. Schizophrenia may involve comparator-level temporal dysregulation rather than primary prediction failure.

Sections

Introduction

Theoretical Framework

Mathematical Formalization

Integration with Predictive Coding

Neurophysiological Predictions

Clinical Implications

Discussion

IV. Grant Proposal 形式

Project Title

Neural Temporal Order Processing in Agency Disturbance: An EEG/MEG Investigation of the Time-Delay Model

Specific Aims

Aim 1 Measure temporal lag between efference result signals and sensory feedback in healthy individuals.

Aim 2 Compare lag structure in schizophrenia patients with passivity symptoms.

Aim 3 Test whether TPJ-targeted TMS manipulation alters perceived agency via temporal shift.

Background Agency disturbances are inadequately explained by prediction-error magnitude models. We hypothesize a temporal-order comparator dysfunction localized to the temporoparietal junction.

Innovation Shifts focus from error magnitude to temporal order

Provides quantifiable Δt metric

Integrates phenomenology and neurophysiology

Methods EEG/MEG source localization

Time-frequency analysis

Lag estimation via cross-correlation

TMS perturbation paradigm

Expected Outcomes Reversal of Δt in passivity patients

Correlation between Δt and PANSS passivity scores

Modifiable lag via neuromodulation

Impact Establishes ego as a measurable temporal construct and opens new intervention strategies.

V. 理論の現在位置 あなたの理論はすでに：

現象学的整合性あり

神経科学的接続可能

数理化可能

実証可能

grant化可能

という段階にあります。