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J-GLOBAL ID：201702252219651676   整理番号：17A1508360

ヒト脳コネクトームにおけるモジュール動力学を支えるエネルギー景観【Powered by NICT】

The energy landscape underpinning module dynamics in the human brain connectome

著者 (11件)： Ashourvan Arian (Department of Bioengineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA) ,  Ashourvan Arian (U.S. Army Research Laboratory, Aberdeen Proving Ground, MD 21005, USA) ,  Gu Shi (Department of Bioengineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA) ,  Gu Shi (Applied Mathematics and Computational Science Graduate Program, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA) ,  Mattar Marcelo G. (Department of Bioengineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA) ,  Mattar Marcelo G. (Department of Psychology, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA) ,  Vettel Jean M. (Department of Bioengineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA) ,  Vettel Jean M. (U.S. Army Research Laboratory, Aberdeen Proving Ground, MD 21005, USA) ,  Vettel Jean M. (Department of Psychological & Brain Sciences, University of California, Santa Barbara, CA 93106, USA) ,  Bassett Danielle S. (Department of Bioengineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA) ,  Bassett Danielle S. (Department of Electrical & Systems Engineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 157  ページ： 364-380  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  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： ヒト脳動力学は統計力学のレンズ,神経生理学的活性が発展する周辺がと精神状態を表す局所アトラクタ間の見ることができる。これらの動力学の多くの物理的にヒントを得たモデルは,地域活動の瞬時測定に基づく脳状態を定義した。ネットワーク神経科学における最近の研究は,脳が局所的にコヒーレント活性または機能的モジュールで構成された時変状態によって良く特性化するかもしれないという証拠を提供した。脳状態のこのネットワークに基づく概念機能モジュールが認知機能を実行するためにお互いに動的に相互作用するかを理解することを研究した。機能モジュールへの忠誠の各ROIのパターンに対最大エントロピーモデルを適合させることにより関心領域(ROI)間の機能的関係を推定した。プロセスは局所極小は,モジュール構造の特異的パターンにより特性化アトラクタ状態を表すエネルギー景観を生成するエネルギー(代謝1とは対照的に)の情報理論概念を用いた。局所最小のクラスター化は,忠誠群集状態への類似したパターンを持つ三種類のROIのを明らかにした。視覚,注意,感覚運動,および皮質下ROIを単機能的群集に良く特徴付けられた。推定実行制御地域の残りのROI関連または推定されるデフォルトモードとサリエンス群集。酔歩過程を用いて,これらの群集状態間の脳の動的遷移をシミュレートした。盆地間のシミュレートされた遷移確率は休止状態f MRIデータにおける経験的に観測された転移と統計的に一致することを観測した。これらの結果は,引力の盆地間の遷移は脳領域の基におけるコヒーレント活性により特性化し,これらのアトラクタの強度は,進行中の認知計算に依存する力学系としての脳の見解を提供する。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： 統計力学 ,  クラスタ化 ,  アトラクタ ,  盆地 ,  モジュール構造 ,  神経科学 ,  視覚 ,  相互作用 ,  モデル ,  *ヒト ,  コヒーレンス ,  情報理論 ,  キャラクタリゼーション ,  酔歩 ,  ネットワーク

著者キーワード (6件)： エネルギー景観 ,  最大エントロピーモデル ,  群集構造 ,  モジュール性 ,  機能的脳ネットワーク ,  グラフ理論

分類 (3件)： 統計力学一般,多体問題  (BA08010Q) ,  細胞生理一般  (EF02010S) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (7件)： ヒト ,  脳 ,  コネクトーム ,  モジュール ,  動力学 ,  エネルギー ,  景観