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J-GLOBAL ID:201802240758247363   整理番号:18A1596017

大うつ病性障害における皮質機能ネットワークの変化:安静状態脳波研究【JST・京大機械翻訳】

Altered cortical functional network in major depressive disorder: A resting-state electroencephalogram study
著者 (7件):
資料名:
巻: 19  ページ: 1000-1007  発行年: 2018年 
JST資料番号: W3179A  ISSN: 2213-1582  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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脳波(EEG)に基づく脳ネットワーク分析は,脳機能を反映する有用な生物学的相関である。センサレベルネットワーク解析は体積伝導により汚染され,局所脳特性を説明しない。ソースレベルネットワーク解析は有用な代替案となり得る。主要な抑うつ障害(MDD)におけるEEGベースのソースレベルネットワークを分析した。再静止状態EEGを87MDDと58健常対照で記録し,皮質ソース信号を推定した。6つの周波数におけるグローバル指標(強度,クラスタ化係数(CC),経路長(PL),および効率)とノード指数(固有ベクトル中心性とノードCC)を計算した。相関分析は,ネットワーク指数と症状スケールの間で実行した。グローバルレベルでは,MDDは減少した強度,θとアルファバンドにおけるCC,αバンドにおける効率を示したが,αバンドにおけるPLを増強した。節レベルでは,αバンドの固有ベクトル中心性はMDDの領域依存性変化を示した。αバンドの結節CCはMDDで減少し,抑欝および不安スケールと負の相関を示した。EEGに基づく脳ネットワーク指標における擾乱は,MDDにおける感情的処理の変化を反映する可能性がある。これらのソースレベルネットワーク指標は,MDDにおける局所脳病理を理解するための有用なバイオマーカーを提供する可能性がある。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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生体計測  ,  脳・神経系モデル 
タイトルに関連する用語 (5件):
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