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J-GLOBAL ID:201802216986349330   整理番号:18A0485651

安静時f MRIを用いたMCI個体の同定のための固有周波数特異的脳ネットワーク【Powered by NICT】

Intrinsic frequency specific brain networks for identification of MCI individuals using resting-state fMRI
著者 (6件):
資料名:
巻: 664  ページ: 7-14  発行年: 2018年 
JST資料番号: W0118A  ISSN: 0304-3940  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)
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異なる周波数帯内の複雑な脳活動を支援するいくつかの脳リズムに組織化される多くの脳振動。これらのリズムは同一または異なる脳領域における共存する時間的および特異的性質と生理機能で互いにと相互作用するかもしれない。しかし,BOLD-fMRI信号から得られたこれらの様々な脳リズムの同定と評価不明である。この問題に対処するために,ここではBOLD振動を分解の異なる周波数帯内のいくつかの脳リズムに自動的に相補的アンサンブル経験的モード分解(CEEMD)と命名したデータ駆動法を紹介した。,微妙なBOLD信号の検出におけるCEEMDの性能を評価するために,健常対照者から軽度認知障害個人を正確に同定するために提案した新しいCEEMDベース高次元パターン分類フレームワーク。著者らの結果は,CEEMDは安定な周波数分解法であることを示した。CEEMDベース周波数特異的トポロジー的プロファイルは,93.33%の分類精度で,従来の周波数分離に基づく方式のそれよりもsaliently高いを提供した。重要なことに,著者らの知見は,CEEMDは脳振動分離,より意味のある周波数ビンがBOLD信号に埋め込まれた微妙な変化を検出するために使用できたのための有効な手段を提供できることを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
中枢神経系  ,  神経系の診断  ,  神経の基礎医学 

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