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J-GLOBAL ID：201902278818740521   整理番号：19A2037800

多重データセットと収集システムに適用可能な幼児FNIRSデータの動き補正に対する推奨【JST・京大機械翻訳】

Recommendations for motion correction of infant fNIRS data applicable to multiple data sets and acquisition systems

著者 (13件)： Di Lorenzo Renata (Experimental Psychology, Helmholtz Institute, Utrecht University, Utrecht, the Netherlands) ,  Di Lorenzo Renata (Developmental Psychology, Utrecht University, Utrecht, the Netherlands) ,  Pirazzoli Laura (Centre for Brain and Cognitive Development, Birkbeck College, London, UK) ,  Pirazzoli Laura (Laboratories of Cognitive Neuroscience, Division of Developmental Medicine, Department of Medicine, Boston Children’s Hospital, Boston, MA, USA) ,  Pirazzoli Laura (Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Blasi Anna (Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, University College London, UK) ,  Bulgarelli Chiara (Centre for Brain and Cognitive Development, Birkbeck College, London, UK) ,  Bulgarelli Chiara (Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, University College London, UK) ,  Hakuno Yoko (Research Fellow of Japan Society for the Promotion of Science, 5-3-1 Kojimachi, Chiyoda-ku, Tokyo, 102-0083, Japan) ,  Hakuno Yoko (Department of Psychology, Faculty of Letters, Keio University, 2-15-45 Mita, Minato-ku, Tokyo, 108-8345, Japan) ,  Minagawa Yasuyo (Department of Psychology, Faculty of Letters, Keio University, 2-15-45 Mita, Minato-ku, Tokyo, 108-8345, Japan) ,  Brigadoi Sabrina (Department of Developmental Psychology, University of Padova, Padova, Italy) ,  Brigadoi Sabrina (Department of Information Engineering, University of Padova, Padova, Italy)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 200  ページ： 511-527  発行年： 2019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： 運動アーチファクトはfNIRS乳児データにおける主要なノイズ源であるが,この母集団における運動補正をどのようにアプローチするかは最近研究され始めた。Homer2は,広い範囲の運動補正法を提供し,シミュレーションと成人データに関する以前の研究は,運動により影響を受けた試行の回復のための最適な方法として,スプライン補間とウェーブレットフィルタリングの使用を示唆した。しかし,幼児データにおける運動アーチファクトは,振幅と発生頻度の両方において成人と異なる。したがって,成人データから導出されたアーチファクト補正勧告は乳児データに対して最適ではないかもしれない。著者らは,Splineとウェーブレットの併用が,運動アーチファクトの複雑なプロファイルを持つデータに関するそれらの個々の利用を上回ると仮定した。これを実証するために,著者らは最初に,乳児の半シミュレーションデータに関して,それら自身と新しい組合せアプローチに関するいくつかの運動補正技術の性能を比較した。次に,異なる年齢(5,7および10か月)の乳児で収集した3つのデータセットから,異なる作業(聴覚,視覚および触覚)および異なるNIRSシステムで収集した3つのデータセットから,Splineおよびウェーブレットのみの性能を検討した。これらの技術の有効性を定量的に評価し,比較するために,4つの計量を採用した。すなわち,血液動態応答回復誤差,被験者内標準偏差,被験者間標準偏差,および各補正法を生存した試行数である。著者らの結果は,(i)それは,破壊された試行を排除するよりも,常に運動アーチファクトに対するより良い補正であることを示した。(ii)それ自身に関するウェーブレットフィルタリングとスプライン補間との組合せは,間および被験者内標準偏差の低減における最も効果的な手法であると思われる。重要なことに,Splineとウェーブレットの組合せは,低レベルと高レベルの雑音の両方で,半シミュレーションにおいて最良の性能を提供するアプローチであり,また,すべてのデータセットにわたる運動アーチファクトによって影響された試行の大部分を回復し,乳児データで動作するときに重要な結果を得た。Copyright 2019 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： 標準偏差 ,  シミュレーション ,  アーチファクト ,  雑音 ,  視覚 ,  波束 ,  母集団 ,  成人 ,  *幼児 ,  触覚 ,  乳児 ,  聴覚 ,  有効性
準シソーラス用語： 被験者 ,  モーションアーチファクト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： FNIRS ,  運動補正 ,  乳幼児 ,  半模擬データ

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  生体計測  (EL03020C) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多重データ ,  収集システム ,  幼児 ,  fNIRS ,  動き補正 ,  推奨