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J-GLOBAL ID:201702272154766154   整理番号:17A1397141

GARCHモデルを用いた動的脳連結性推定:人格神経科学への応用【Powered by NICT】

Dynamical brain connectivity estimation using GARCH models: An application to personality neuroscience
著者 (7件):
資料名:
巻: 2017  号: EMBC  ページ: 3305-3308  発行年: 2017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)
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は最近ヒト脳の機能的コネクトームはその時間発展は生理学的脳機能とその疾患関連異常を支える重要な情報を担っている動的実体であることが明らかとなった。簡単なスライディングウィンドウアプローチは,機能的MRI(fMRI)文脈における動的脳連結性を推定するための幾つかの成功を見せたが,これらの方法は窓の長さと限られた時間分解能の任意の選択に関連する限界に悩まされている。最近,一般化自己回帰条件付き異分散(GARCH)モデルは,fMRIに適用できる動的共分散モデルを生成するために採用した。,Human Connectome Project(HCP)データセットにおける動的脳連結性を推定し,五因子モデルにより記述されるような人格に関連した動的機能的連結性挙動どのように研究するためのGARCHベース法(動的条件付き相関-DCC)を採用した。好奇心と創造性に関連する形質,開放性はヒト脳におけるいくつかのネットワーク間の機能的結合の時間変動(絶対中央値連結性ではなく)量の有意差と関連した唯一の形質である。DCC法は,従来の静的脳連結性推定は非感受性現象の神経生理学的基礎の解明を助けることができる力学情報を抽出するための新しい窓を提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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