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J-GLOBAL ID：201702282832814002   整理番号：17A1396740

ヒトECoG活動の非定常性の動的追跡【Powered by NICT】

Dynamic tracking of non-stationarity in human ECoG activity

著者 (3件)： Yang Yuxiao (Department of Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, 90089, USA) ,  Chang Edward F. (Department of Neurological Surgery, University of California, San Francisco, 94143, United States of America) ,  Shanechi Maryam M. (Department of Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, 90089, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 1660-1663  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： モデリング脳ネットワーク動力学は神経機構と広範な神経学的障害の閉ループ刺激療法のような神経工学技術(neurotechnologies)の開発の理解に不可欠である。脳ネットワーク活性は,非定常および時間変動動力学を持つ可能性がある,被験者の脳皮質電図(ECoG)を用いた長周期,例えば,監視した。この非定常性は動力学のモデル化を困難にする。著者らの以前の研究では,電気刺激に応答して固定自発神経個体群動態と入出力(IO)神経動力学を記述する時不変線形状態空間モデル(SSM)を同定するためのフレームワークを開発した。,脳ネットワーク動力学における可能な非定常性を追跡するための時変SSMを推定する適応同定アルゴリズムを開発した。は長い時間にわたって三被験者における高密度ヒトECoG動力学を追跡するための適応アルゴリズムを適用した。適応同定アルゴリズムはすべての被験者において時不変SSMをはるかに凌ぐことを時変SSMを推定することができることを見出した。著者らの結果は,長い時間上の高次元ヒトECoG信号に存在する非定常動力学,提案した適応SSM同定アルゴリズムは,これらの非定常性を追跡できることを実証した。これらの結果は,異なる脳状態のためのニューラルバイオマーカーのより正確な推定のための,広範囲の神経学的障害の適応閉ループ刺激療法に対して重要な意味を持つ。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： 電気刺激 ,  線形性 ,  モデリング ,  刺激療法 ,  *ヒト ,  ネットワーク ,  高次元 ,  アルゴリズム ,  不変性 ,  経時変化
準シソーラス用語： 状態空間モデル ,  神経 ,  被験者 ,  *非定常性 ,  *皮質脳波 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： ヒト ,  ECoG ,  活動 ,  非定常性 ,  追跡