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J-GLOBAL ID：201802229046713979   整理番号：18A0800190

視覚遅延適合標本タスクのための層流神経画像データのシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulating laminar neuroimaging data for a visual delayed match-to-sample task

著者 (4件)： Corbitt Paul T. (Brain Imaging & Modeling Section, National Institute on Deafness & Other Communication Disorders, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA) ,  Ulloa Antonio (Brain Imaging & Modeling Section, National Institute on Deafness & Other Communication Disorders, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA) ,  Ulloa Antonio (Neural Bytes, LLC, Washington, DC, USA) ,  Horwitz Barry (Brain Imaging & Modeling Section, National Institute on Deafness & Other Communication Disorders, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 173  ページ： 199-222  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： 非ヒト哺乳類実験標本における侵襲的電気生理学的および神経解剖学的研究は,神経計算および地域間接続の層(層)依存性の解明を助けている。非侵襲的機能的神経イメージングは,原理的に,皮質ラミナ(層)を解決することができ,したがって,人間の神経計算と地域間接続への洞察を提供する。しかし,人間の神経画像データは雑音が多く解釈が困難である。生物学的に現実的なシミュレーションは,神経画像データをシミュレートした神経活動に関連付けることにより実験的解釈を助けることができる。著者らは,視覚的なDelid match-to-サンプル(DMS)タスクをシミュレートする既存の大規模多領域ニューラルモデルをアップグレードすることにより,層流神経画像化の可能性を例証した。新しいラミナに基づく神経単位は,棘状の星状,錐体状,および抑制性の神経集団を組み込み,それらは上か粒状,顆粒状,およびin状のラミナ(層)の間に分割される。著者らは,従来および層流fMRI活性をシミュレートするために用いられた局所場ポテンシャル様データに翻訳される神経活動をシミュレートした。著者らは,地域間接続のために,FelllemanとVan Essen(Cerebral Cortex,1991)によって提案された層流接続性スキームを実装した。著者らが採用した血行動態モデルは,排水静脈の影響を組み込んだHeinzleら(神経画像,2016)による修正版である。モデルの層流版が既存のモデルの発見を複製することを示した。層流モデルはfMRI活性と機能的連結性における微細構造を示した。神経活動の大きさにおける層流差は顕著な発見である。これらはまた,模擬fMRIにおいても見える。fMRI信号におけるタスクと制御条件の間の差異を説明し,基礎となる接続性スキームを反映する地域間の層流機能的接続性における差異を実証した。これらの結果は,多層計算モデルが層特異的fMRIの解釈に役立つことを示し,層流fMRIの使用増加がヒト神経科学に対するユニークで基本的な洞察を提供できることを示唆する。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： 計算モデル ,  神経科学 ,  血液動態 ,  ヒト ,  微細構造 ,  雑音 ,  ニューロン ,  *層流 ,  連結性 ,  *視覚
準シソーラス用語： 機能的MRI ,  神経回路網モデル ,  神経活動 ,  *神経 ,  *ニューロイメージング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 層流fMRI ,  神経質量モデル ,  高分解能fMRI ,  人間 ,  計算モデリング ,  皮質層

分類 (1件)： 中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (7件)： 視覚 ,  遅延 ,  標本 ,  タスク ,  層流 ,  神経画像 ,  シミュレーション