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J-GLOBAL ID：201602228923799445   整理番号：16A0974394

安静時脳接続性ネットワークのための静的・動的組合せモデル【Powered by NICT】

A Combined Static and Dynamic Model for Resting-State Brain Connectivity Networks

著者 (5件)： Liu Aiping (Department of Biomedical Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Chen Xun (Department of Biomedical Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Dan Xiaojuan (Department of Neurology, Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing, China) ,  McKeown Martin J. (Department of Medicine (Neurology) and Pacific Parkinson’s Research Centre, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada) ,  Wang Z. Jane (Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing  (IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing)
巻： 10  号： 7  ページ： 1172-1181  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1889A  ISSN： 1932-4553  CODEN： IJSTGY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳遺伝子座間の安静時機能的磁気共鳴画像法(fMRI)シグナルを用いた相互作用研究を理解する正常な脳機能のために重要であるとの認識が高まっているとパーキンソン病(PD)のような多くの神経変性障害への洞察を提供する可能性がある。脳接続性ネットワークを推論するための方法を研究する行われてきた多くの研究が,脳結合の時間動力学はほとんど研究されていない。を仮定して脳接続が純粋に静的または純粋に動的であることをが確実に非現実的な,脳は安定性と柔軟性のバランスを考慮しなければならない。本論文では,連結性係数を正確に推定するためにマルチタスク学習モデルに続く最小二乗アプローチを用いて時間不変接続と同様に時間変化する結合パターンの関節推論を提案した。PDと対照被験者からのこの方法を適用した静止状態f MRIデータと静的および動的脳接続性の代表的なパターンを得るためにeigenconnectivityネットワークを推定した。認知非柔軟性は,PDの特徴であることを示唆している著者らは,PD群で低かったネットワーク変動,L-ドーパ薬で部分的に規格化し,以前の研究と一致して見出した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 標準化 ,  柔軟性 ,  *連結性 ,  経時変化 ,  *ネットワーク ,  Parkinson病 ,  最小二乗法 ,  *安静 ,  不変性 ,  アミノ酸 ,  カテコールアミン ,  第一アミン
準シソーラス用語： 被験者 ,  マルチタスク学習 ,  神経変性疾患 ,  脳機能 ,  機能的MRI , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  生体計測  (EL03020C)

物質索引 (1件)： L-ドーパ

タイトルに関連する用語 (5件)： 安静 ,  脳 ,  接続性 ,  組合せ ,  モデル