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J-GLOBAL ID：201802229191437646   整理番号：18A2128278

時間オートマトンに基づく脳ネットワークの時空間進化モデリング手法【JST・京大機械翻訳】

著者 (5件)： Pei Changfu (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500) ,  Wang Bin (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500) ,  Xue Jie (云南警官学院 信息网絡安全学院,昆明,650500) ,  Liu Hui (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500) ,  Xiong Xin (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 54  号： 14  ページ： 45-51,64  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人類の大脳は本質的に変化の全体であるが、静止状態の機能的磁気共鳴画像再構成技術に基づいた人脳ネットワークの動的特性の研究は、まだ初期段階にあり、しかも定性的な方法で記述していることが多い。時間的および空間的システムにおける脳ネットワークの動的特性および進化過程のモデリング方法を,時間オートマトン理論を用いて研究し,次に,サンプリング時間区間における血液酸素依存レベル信号の処理を通して,単一サンプリング点における全脳領域の状態記述を得て,次に,監視なしクラスタリングを通して,状態集合を得た。その状態の時間転換の可観測性を研究し、最後に、時間オートマトン理論と結合して、脳ネットワーク状態の進化過程をモデル化し、それによって脳ネットワークの動態特性の定量的記述の目的を達成する。実験結果は,本方法がヒト脳ネットワークの状態変換規則と進化プロセスを定量的に記述でき,異なる試験データに普遍性があり,また,異常な進化過程の同定と,脳ネットワークの動的特性の深い研究のための理論的基礎を与えることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  オートマトン理論 ,  普遍性 ,  可観測性 ,  ヒト ,  *モデリング ,  再構成
準シソーラス用語： 試験データ ,  脳領域 ,  進化過程 ,  機能的MRI ,  大脳 ,  *時間付きオートマトン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： オートマトン理論  (JB04000O) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： オートマトン ,  脳ネットワーク ,  時空間 ,  進化 ,  モデリング ,  手法