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J-GLOBAL ID：201902241427169231   整理番号：19A0492061

脳-電気接続性における長期変化を評価するための順列ディスアラインメント指標ベース複合ネットワークアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Permutation Disalignment Index-Based Complex Network Approach to Evaluate Longitudinal Changes in Brain-Electrical Connectivity

著者 (7件)： Mammone Nadia (IRCCS Centro Neurolesi Bonino-Pulejo, 98124 Messina, Italy) ,  Salvo Simona De (IRCCS Centro Neurolesi Bonino-Pulejo, 98124 Messina, Italy) ,  Ieracitano Cosimo (DICEAM Department, Mediterranea University of Reggio Calabria, 89124 Reggio Calabria, Italy) ,  Marino Silvia (IRCCS Centro Neurolesi Bonino-Pulejo, 98124 Messina, Italy) ,  Marra Angela (IRCCS Centro Neurolesi Bonino-Pulejo, 98124 Messina, Italy) ,  Corallo Francesco (IRCCS Centro Neurolesi Bonino-Pulejo, 98124 Messina, Italy) ,  Morabito Francesco Carlo (DICEAM Department, Mediterranea University of Reggio Calabria, 89124 Reggio Calabria, Italy)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 10  ページ： 548  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経障害の研究において,脳波(EEG)信号処理は,ニューロン回路間の相互作用の異常が頭皮上で検出できる電位の巨視的異常を反映する可能性があるため,価値ある情報を提供することができる。認知症への障害の発生により引き起こされる軽度認知障害(MCI)状態は,脳の接続性に影響を及ぼす。EEG信号間の結合強度の最近開発された記述子を通して達成された有望な結果に動機付けられて,本論文は,脳-電気連結性における縦方向変化を評価するための新しいPDIベースの複雑なネットワークモデルを紹介した。33人の健nesなMCI被験者の群を登録し,4か月以上追跡した。結果をMoCA(モントリオール認知評価)試験と比較し,患者の認知能力をスコア化した。MoCA変動と特徴的な経路長(λ)変化の間に有意な負の相関が観察された(r=-0,56,p=0,0006)。一方,MoCA変動とクラスタ化係数の変動(CC,r=0,57,p=0,05)と小規模(SW,r=0,57,p=0,05)との間に有意な正の相関が観察された。認知低下は,根底にある皮質の「断絶」現象を反映すると思われる:悪化した被験者は,実際にλの増加を示し,CC,GEおよびSWを減少させた。本研究で提案したPDIに基づく連結性モデルは,MCI被験者における縦の脳-電気的連結性変化の客観的定量化のための新しいツールとなり得る。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  脳波 ,  クラスタ化 ,  認知症 ,  皮質 ,  *順列 ,  *連結性 ,  *ネットワーク ,  電位 ,  ニューロン ,  *アラインメント
準シソーラス用語： スコア化 ,  モントリオール ,  被験者 ,  頭皮 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 脳波 ,  軽度認知障害 ,  順列エントロピー ,  順列ディスアラインメント指数 ,  脳電気接続性 ,  複雑なネットワーク ,  グラフ分析

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

引用文献 (40件)：

• Nunez, P.L.; Srinivasan, R. Electric Fields of the Brain, the Neurophysics of EEG; Oxford University Press: New York, NY, USA, 2006.
• Dauwels, J.; Vialatte, F.; Cichocki, A. Diagnosis of Alzheimer’s disease from EEG signals: Where are we standing? Curr. Alzheimer Res. 2010, 7, 487-505.
• Gong, N.J.; Wong, C.S.; Chan, C.C.; Leung, L.M.; Chu, Y.C. Correlations between microstructural alterations and severity of cognitive deficiency in Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment: A diffusional kurtosis imaging study. Magn. Reson. Imaging 2013, 31, 688-694.
• O’Dwyer, L.; Lamberton, F.; Bokde, A.L.W.; Ewers, M.; Faluyi, Y.; Tanner, C.; Mazoyer, B.; O’Neill, D.; Bartley, M.; Collins, D.R.; et al. Using support vector machines with multiple indices of diffusion for automated classification of mild cognitive impairment. PLoS ONE 2012, 7, e32441.
• Varghese, T.; Sheelakumari, R.; James, J.S.; Mathuranath, P. A review of neuroimaging biomarkers of Alzheimer’s disease. Neurol. Asia 2013, 18, 239-248.

タイトルに関連する用語 (7件)： 脳 ,  電気接続 ,  長期 ,  評価 ,  順列 ,  アラインメント ,  指標