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J-GLOBAL ID：201802219896503063   整理番号：18A0800221

ハイパーエッジ束化:脳磁図/EEGソース連結性解析における偽相互作用への実際的解決策【JST・京大機械翻訳】

Hyperedge bundling: A practical solution to spurious interactions in MEG/EEG source connectivity analyses

著者 (11件)： Wang Sheng H. (Neuroscience Center, Helsinki Institute of Life Science (HiLife), University of Helsinki, Finland) ,  Wang Sheng H. (Doctoral Programme Brain & Mind, University of Helsinki, Finland) ,  Wang Sheng H. (BioMag Laboratory, HUS Medical Imaging Center, Helsinki, Finland) ,  Lobier Muriel (Neuroscience Center, Helsinki Institute of Life Science (HiLife), University of Helsinki, Finland) ,  Siebenhuehner Felix (Neuroscience Center, Helsinki Institute of Life Science (HiLife), University of Helsinki, Finland) ,  Siebenhuehner Felix (Doctoral Programme Brain & Mind, University of Helsinki, Finland) ,  Puolivaeli Tuomas (Neuroscience Center, Helsinki Institute of Life Science (HiLife), University of Helsinki, Finland) ,  Puolivaeli Tuomas (Doctoral Programme Brain & Mind, University of Helsinki, Finland) ,  Palva Satu (Neuroscience Center, Helsinki Institute of Life Science (HiLife), University of Helsinki, Finland) ,  Palva Satu (BioMag Laboratory, HUS Medical Imaging Center, Helsinki, Finland) ,  Palva J. Matias (Neuroscience Center, Helsinki Institute of Life Science (HiLife), University of Helsinki, Finland)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 173  ページ： 610-622  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  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)

抄録/ポイント： ニューロンの機能的連結性(FC),特にニューロンの同期化は,脳領域間のニューロン処理とコミュニケーションの協調のための重要なシステムレベルのメカニズムを構成すると考えられている。この仮説を支持する証拠は,侵襲的電気生理学的アプローチを用いて大きく得られている。ヒトにおいて,ニューロン活動は,磁気および脳波(MEG/EEG)のみで非侵襲的に記録され,高い時間分解能および全頭皮被覆率を有するFCネットワークを評価するために使用されている。しかし,ソース再構成MEG/EEGデータにおいてさえ,信号混合または「ソース漏れ」はFC解析とネットワーク局在化のための重要な交絡であり,信号混合は2つの異なる種類の偽陽性観測をもたらす。すなわち,混合により直接生じる人工相互作用(AI)と,真の相互作用源から近傍の偽遺伝子座への信号の拡散から間接的に生じる偽相互作用(SI)である。今日まで,いくつかの相互作用計量がAI問題を解決するために開発されているが,SI問題はMEG/EEG全対全ソース接続性研究においてほとんど扱われていない。ここでは,ソース再構成MEG/EEGデータを用いてFC解析におけるSIを修正するための新しいアプローチを進めた。著者らのアプローチは,信号混合におけるそれらの隣接性によって,観察されたFC接続を超赤外に束化することである。実際のシミュレーションを用いて,真の陽性率の良好な分離性と真の陽性率における損失が少ないことを示し,実際のMEGデータによる大規模皮質ネットワークの可視化におけるエッジ束の利点を示した。著者らは,束化によって得られたハイパーグラフが,MEG/EEG接続性解析において検出可能で解離可能な真の皮質相互作用の集合を良く表すことを提案した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 皮質 ,  コミュニケーション ,  ニューロン ,  時間分解能 ,  可視化 ,  ネットワーク ,  再構成 ,  脳波 ,  *相互作用 ,  *連結性 ,  *脳磁図 ,  ヒト
準シソーラス用語： 陽性率 ,  局在化 ,  神経活動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 信号漏れ ,  偽相関 ,  人工相関 ,  体積伝導 ,  信号混合 ,  ポイント拡散 ,  グラフ理論 ,  MEG ,  脳波

分類 (1件)： 中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (8件)： 束 ,  脳磁図 ,  EEG ,  ソース ,  連結性 ,  解析 ,  相互作用 ,  解決策