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J-GLOBAL ID：201702252049331343   整理番号：17A0205189

静止状態機能に基づく接続のクラスタ化に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on spectral clustering of amygdala using resting state functional connectivity

著者 (4件)： Tian Hongjun (Shenzhen Basda Medical Apparatus Co., Ltd.) ,  Gao Quansheng (Laboratory of the Animal Center, Academy of Military Medical Sciences) ,  Gao Junfeng (Key Laboratory of Cognitive Science of State Ethnic Affairs Commission, College of Biomedical Engineering, South-Central University for Nationalities) ,  Dou Shunyang (Institute of Biomedical Engineering, Xi’an Jiaotong University)
資料名： Cigongzhenchengxiang  (Cigongzhenchengxiang)
巻： 7  号： 10  ページ： 769-774  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2663A  ISSN： 1674-8034  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:全脳ボクセルの機能結合パターンの類似性を研究し、スペクトルクラスタリングの方式によって扁桃体を分割することの実行可能性を検討する。材料と方法:静止状態機能イメージングにより、特定の脳領域内の全脳機能の連結パターンの類似性に基づき、スペクトルクラスタリングにより扁桃体を分割する。結果:右側中央の内側核(核,CM)区域の分割結果は画像と最も近く、右側浅表核(SUPERFICIAL,SF)脳区亜区はスペクトル類似度が低い。群の安定性解析の結果,SN比が70DB以上の場合には,各サブ領域はノイズのない結果とほぼ100%の類似性を保持し,10DBの低SNRでは各ブロックの相関係数は0.7程度も保たれることが示された。結論:本研究のクラスタリング結果とJULICH画像は高い一致性があり、この方法は実行可能性、安定性と耐妨害性の面でも満足な結果が得られ、従来の手動分割方法に比べ、本研究のクラスタリング方法は簡単で、効率が高く、再現性が高いことが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 扁桃核 ,  ボクセル ,  安定性解析 ,  相関係数 ,  画像 ,  類似性 ,  SN比 ,  再現性 ,  スペクトル ,  雑音 ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 低SN比 ,  類似度 ,  脳機能 ,  スペクトラルクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Amygdala ,  Magnetic resonance imaging ,  Functional connectivity ,  Spectral clustering

分類 (1件)： 中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 静止状態 ,  クラスタ化 ,  研究