文献

J-GLOBAL ID：201602240692346081   整理番号：16A0654787

静止状態f MRIデータのスパース表現を用いたデフォルトモードネットワークの同定自閉症バイオマーカー【Powered by NICT】

Identifying autism biomarkers in default mode network using sparse representation of resting-state fMRI data

著者 (6件)： Ren Yudan (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Hu Xintao (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Lv Jinglei (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Quo Lei (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Han Junwei (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Liu Tianming (Cortical Architecture Imaging and Discovery Lab, Department of Computer Science and Bioimaging Research Center, The University of Georgia, Athens, GA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISBI  ページ： 1278-1281  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 神経発達障害における異常な機能的連結性を調査近年大きな注目を集めている。しかし,脳の機能的接続性解析におけるノードとして機能的に均一な脳領域を同定することはまだ挑戦的である。本論文では,著者らはヒト脳のsparse population codingの性質に触発された脳ネットワークノードを同定するためのスパース表現の効果的なデータ駆動型フレームワークを採用した。自閉症患者におけるデフォルトモードネットワーク(DMN)を用いたテストベッドとして,スパース符号化法を評価し,広く使用されているグループワイズ独立成分分析(ICA)と比較した。実験結果は,スパース表現により同定されたネットワークノードがより機能的に均一であることを示し,これは脳連結性バイオマーカーによる自閉症と健康な対照を鑑別におけるスパース表現の優位性を説明するかもしれない。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： 連結性 ,  *自閉症 ,  独立成分分析 ,  患者 ,  *バイオマーカー ,  ヒト
準シソーラス用語： 健康 ,  スパースコーディング ,  テストベッド ,  データ駆動 ,  脳領域 ,  神経発達障害 ,  *スパース表現 ,  *機能的MRI , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 静止状態 ,  MRI ,  スパース表現 ,  デフォルトモードネットワーク ,  同定 ,  自閉症 ,  バイオマーカー