文献

J-GLOBAL ID：201702282265822014   整理番号：17A1275886

グラフ埋め込みを用いた自動脳状態の同定【Powered by NICT】

Automated brain state identification using graph embedding

著者 (4件)： You Hongyuan (Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara, USA) ,  Liska Adam (CIMeC, Center for Mind/Brain Sciences, University of Trento, Italy) ,  Russell Nathan (Illinois Informatics Institute, University of Illinois at Urbana-Champaign) ,  Das Payel (IBM Thomas J. Watson Research Center, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PRNI  ページ： 1-5  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)

抄録/ポイント： ヒト脳内の機能的活性化パターンは異なる時間スケールで変化することが知られている。本質的に異なる脳機能状態間の動力学とのこの存在はヒト学習,挙動,および開発に関連していることを見出し,従って非常に重要。それにもかかわらず,このような認知状態を自動的に同定するためのツールは限られている。本研究では,グラフの短い時間間隔上のBOLDf MRIから構築された高次元機能的コネクトームデータ,ノードとして各時間点,及びこれらの二つのノード間のエッジとして二時点間の類似性を考察した。グラフ埋め込み技術を適用時点のクラスタ,正準脳状態を表すを自動的に抽出した。自閉症とneurotypical被験者からなる集団のBOLDf MRI時系列へのグラフ埋め込み法の応用は,異なる時点間higherorder類似性を保存することにより二層埋め込みは低次元脳機能状態の識別成功に向けて重要であることを示した。最後に,本研究では,ヒト脳内二脳メタ状態の固有の存在を明らかにした。Copyright 2017 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： 学習 ,  クラスタ ,  *グラフ ,  自閉症 ,  ヒト ,  高次元 ,  類似性
準シソーラス用語： 低次元 ,  二層 ,  被験者 ,  時間間隔 ,  脳機能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフ ,  埋め込み ,  脳 ,  同定