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J-GLOBAL ID：201702229679522837   整理番号：17A1484470

安静時の脳の分割と治療抵抗性大うつ病性障害への応用のためのスパース表現に基づく方法【Powered by NICT】

A sparse representation-based method for parcellation of the resting brain and its application to treatment-resistant major depressive disorder

著者 (10件)： Ge Ruiyang (Non-Invasive Neurostimulation Therapies (NINET) Laboratory, Department of Psychiatry, University of British Columbia, 2255 Wesbrook Mall, Vancouver, BC V6T 2A1, Canada) ,  Blumberger Daniel M. (Department of Psychiatry, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Blumberger Daniel M. (Temerty Centre for Therapeutic Brain Intervention, Campbell Family Research Institute, Centre for Addiction and Mental Health, Toronto, ON, Canada) ,  Downar Jonathan (Department of Psychiatry, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Downar Jonathan (MRI-Guided rTMS Clinic, Toronto Western Hospital, University Health Network, Toronto, ON, Canada) ,  Daskalakis Zafiris J. (Department of Psychiatry, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Daskalakis Zafiris J. (Temerty Centre for Therapeutic Brain Intervention, Campbell Family Research Institute, Centre for Addiction and Mental Health, Toronto, ON, Canada) ,  Tham Joseph C.W. (BC Neuropsychiatry Program, University of British Columbia, 2255 Wesbrook Mall, Vancouver, BC V6T 2A1, Canada) ,  Lam Raymond W. (Mood Disorders Centre, University of British Columbia, 2255 Wesbrook Mall, Vancouver, BC V6T 2A1, Canada) ,  Vila-Rodriguez Fidel (Non-Invasive Neurostimulation Therapies (NINET) Laboratory, Department of Psychiatry, University of British Columbia, 2255 Wesbrook Mall, Vancouver, BC V6T 2A1, Canada)
資料名： Journal of Neuroscience Methods  (Journal of Neuroscience Methods)
巻： 290  ページ： 57-68  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1129A  ISSN： 0165-0270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機能的に均一細分にParcellating脳領域は正常及び異常な脳機能を理解するために重要である。本研究では,機能的磁気共鳴画像(fMRI)データのための新しいスパース表現に基づく分割法を開発し,治療抵抗性大うつ病性障害(MDD)における機能的島細分を研究する新しい方法を適用した。現実的なシミュレーションは,この方法の実現可能性を実証した。続いて,この方法は五十六MDD患者と三十六人の健康なボランティア(HV)試料中の島をparcellateに使用された。クラスタの最適数は,独立した試験-再試験データセットにより決定した。最後に,患者とHV間の各島細分化の機能的連結性プロファイルの違いを調べた。両シミュレーションと試験-再試験fMRIデータセットからの結果は,提案した弾性ネット(EN)法の実現可能性を実証した。提案した方法により,島は四区画(背側前dAI;腹側前vAI;中,MI及び後,PI)にparcellatedであった。患者はvAIと右内側側頭葉の間の低結合性を示したが,MDD患者とHV間の島細区画における機能体積差はなかった。両模擬および実fMRIデータセットからの結果は,提案したEN法は最小絶対収縮と選択よりも高い精度演算子(LASSO)法を達成することを示した。これらの知見は,ENベース分割は,fMRIデータのための分割法への有用な追加であり,治療抵抗性MDDにおける島の機能的体積変化なしに減少した機能的連結性の証拠を提供する可能性があることを示唆した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 連結性 ,  ボランティア ,  シミュレーション ,  分割法 ,  *安静 ,  クラスタ ,  弾性 ,  患者
準シソーラス用語： 体積変化 ,  内側側頭葉 ,  機能的MRI ,  脳機能 ,  *スパース表現 ,  *大欝病性障害 ,  *治療抵抗性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： fMRI ,  区画化 ,  スパース表現 ,  島 ,  大うつ病性障害

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  神経の基礎医学  (GN01020W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 安静 ,  脳 ,  治療抵抗性 ,  大うつ病性障害 ,  応用 ,  スパース表現