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J-GLOBAL ID：201802240076307848   整理番号：18A1780656

fMRIデータにおける脳活性化と連結性のためのスケーラブルな多重解像度空間-時間モデル【JST・京大機械翻訳】

A scalable multi-resolution spatio-temporal model for brain activation and connectivity in fMRI data

著者 (3件)： Castruccio Stefano (Department of Applied and Computational Mathematics and Statistics, University of Notre Dame, 153 Hurley Hall, Notre Dame, Indiana 46556, U.S.A.) ,  Ombao Hernando (Statistics Program, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal 23955-6900, Saudi Arabia) ,  Genton Marc G. (Statistics Program, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal 23955-6900, Saudi Arabia)
資料名： Biometrics  (Biometrics)
巻： 74  号： 3  ページ： 823-833  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0071A  ISSN： 0006-341X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 機能的磁気共鳴画像(fMRI)は脳活動を研究するための主要な方法である。異なる空間スケールにおける画像データの空間依存性のモデリングは,現代の神経画像化の主要な課題の一つであり,神経活動における重要性の正確な試験を可能にする。このタイプのデータの高い次元(数千のボクセルのオーダーで)は,重大なモデリング課題とかなりの計算制約をもたらす。実現可能性のために,標準モデルは,ボクセル間よりもむしろ関心領域間の共分散(ROIs)をモデル化することにより,典型的に次元を減少させる。しかしながら,異なるスケールでの空間依存性を無視することは,脳における活性化パターンを検出する能力を劇的に低下させることができ,したがって誤った結果をもたらす。認知制御関連活性化と全脳連結性を推定するために,多重解像度空間時間モデルと計算的に効率的な方法論を導入した。提案したモデルは,解剖学的に定義されたROIs内の非定常局所空間依存性と地域依存性(ROIs間)を説明しながら,ボクセル特異的活性化を試験することを可能にした。モデルは,脳卒中後のこれらのパターンと運動機能の間の関連を同定することを目的とした脳の活性化と連結性パターンを調べるために,運動課題fMRI研究に使用される。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 共分散 ,  モデリング ,  空間依存性 ,  脳卒中 ,  解剖学 ,  *連結性 ,  ボクセル
準シソーラス用語： 画像データ ,  多重解像度 ,  神経活動 ,  脳賦活 ,  *機能的MRI ,  非定常性 ,  脳活動 ,  関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ビッグデータ ,  脳イメージング ,  機能的磁気共鳴画像 ,  Gauss過程 ,  多重解像度モデル ,  時空統計

分類 (3件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  生体計測  (EL03020C) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： fMRI ,  脳活性化 ,  連結性 ,  多重解像度 ,  モデル