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J-GLOBAL ID：201702282506248303   整理番号：17A0666017

知覚-行動カップリングにおけるグループ差を評価するための複数の神経画像モダリティの融合【Powered by NICT】

Fusing Multiple Neuroimaging Modalities to Assess Group Differences in Perception-Action Coupling

著者 (7件)： Muraskin Jordan (Department of Biomedical Engineering, Columbia University, New York, NY, USA) ,  Sherwin Jason (Department of Biomedical Engineering, Columbia University, New York, NY, USA) ,  Lieberman Gregory (Department of Bioengineering, Human Research and Engineering Directorate, U.S. Army Research Laboratory, University of Pennsylvania, Aberdeen Proving Ground, Philadelphia, MD, PA, USAUSA) ,  Garcia Javier O. (Human Research and Engineering Directorate, U.S. Army Research Laboratory, Aberdeen Proving Ground, MD, USA) ,  Verstynen Timothy (Department of Psychology, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Vettel Jean M. (Department of Bioengineering, Department of Psychological < Brain Sciences, Human Research and Engineering Directorate, U.S. Army Research Laboratory, University of Pennsylvania, University of California, Santa Barbara, Aberdeen Proving Ground, Philadelphia,...) ,  Sajda Paul (Department of Biomedical Engineering, Columbia University, New York, NY, USA)
資料名： Proceedings of the IEEE  (Proceedings of the IEEE)
巻： 105  号： 1  ページ： 83-100  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0378A  ISSN： 0018-9219  CODEN： IEEPAD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 最近の数十年間において,非侵襲的神経画像は,知覚,認知と行動の根底にあるマクロスケール脳動力学を明らかにした。非侵襲的神経画像ターゲット二能力の進歩1)測定した神経活動の空間的および時間的分解能は増加した;および2)革新的な方法論は,進化する神経画像技術から脳-挙動関係を抽出した。第二を標的とする。我々の新しい方法は三神経画像処理方法論を統合し,知覚-行動カップリングタスクのための汎関数(溶融EEG fMRI)と構造(DMRI)脳ネットワークにおける専門知識依存差を明らかにした。野球選手と対照のセットは野球を打つの状況を模倣して設計したGo/No-Go課題を行った。機能解析では,著者らの新規融合方法論は専門知識の予測EEG神経相関と50ms窓を同定し,全脳2mmボクセル解析におけるfMRI活性を有するこれらの時間的窓を融合する,ミリメートルの空間スケールでの専門知識の時間局在相関を明らかにした。専門知識差を反映した脳活動の時空間カスケードはピッチ後200msが開始の早期に始まり,その後700msまで続いた。ネットワーク差は運動と視覚処理領域を含むように空間的に局在化し,群間の知覚-行動カップリングにおける差異の証拠を提供した。さらに,構造連結性の解析は選手は小脳と左前頭/運動野領域間で有意なより多くのコネクションを持つことを明らかにし,グループ間の機能的活性化の違いの多くは専門知識を区別する構造的に規定されたネットワークモジュール内に位置している。要するに,筆者らの新しい方法は,マルチモーダル神経画像は専門知識開発の機能的及び構造的相関への特異的なマクロスケール洞察を提供できるかを示した。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： 連結性 ,  機能分析 ,  *画像処理 ,  人間 ,  小脳 ,  予測 ,  運動野 ,  ボクセル ,  分解能 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 脳活動 ,  機能的MRI ,  専門知識 ,  *神経 ,  神経活動 ,  *ニューロイメージング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 知覚 ,  行動 ,  カップリング ,  グループ ,  評価 ,  神経画像 ,  モダリティ ,  融合