作業記憶における機能的脳ネットワークのフィナー分離のためのタスク併合【JST・京大機械翻訳】

Sanford Nicole; Sanford Nicole; Whitman Jennifer C.; Woodward Todd S.; Woodward Todd S.

文献

J-GLOBAL ID：202002230374503443 整理番号：20A0761787

作業記憶における機能的脳ネットワークのフィナー分離のためのタスク併合【JST・京大機械翻訳】

Task-merging for finer separation of functional brain networks in working memory

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資料名：
巻： 125 ページ： 246-271 発行年： 2020年
JST資料番号： W3168A ISSN： 0010-9452 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)

タスク状態機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)において,血液動態応答(HDR)形状は脳ネットワークにより支持される認知過程(es)を同定するのに役立つ。しかし,識別可能なネットワークが類似の時間経過を持つとき,HDRの低い時間分解能は,これらのネットワークの空間的および時間的ぼけをもたらす可能性がある。本研究では,作業記憶(WM)プロセスのデータ駆動分離が可能であることを示した。これは,内部表現に注意を必要とするが,過度の行動的応答を必要としないタスクである,WMタスクとThout Generation Task(TGT)を組み合わせることにより達成された。69人の成人が2つの作業のうちの1つを完了した(1)参加者が4秒の遅延または遅延なしに文字列を再構成し,(2)TGTタスク,それにより参加者がオブジェクトの機能を内部的に生成するか,または聴取することができるようにした。WMデータを,fMRI(fMRI-CPCA)に対する多重実験制約主成分分析を用いて,TGTデータにより,分離において分析した。各ネットワークの機能を,条件(タスク間およびタスク間)を通してHDR形状を評価することにより解釈した。マルチ実験解析は,フロントトップの接続性を含む3つのWMネットワークを生み出した。これらのうちの2つは,WMタスクが単独で分析されたときに結合された。注目すべきことに,1つのネットワークは,両タスクにおける内部表現に対する意欲的注意と一致するHDRを示した(すなわち,維持フェーズによるWM試験において最も強く,サイレント思考を含むTGT試行において)。このネットワークは,マルチ実験解析だけで視覚的注意とモーター応答ネットワークから分離された。Task併合と多変量解析により,おそらく内部注意(維持),視覚的注意(符号化),および応答過程の基礎となるWMネットワークを識別することができた。さらに,それは,HDR形状を提供することによって,各ネットワークによって提供された認知操作の延期を可能にした。このアプローチは,異なる認知ドメインにわたる活性の直接比較を可能にすることにより,ネットワーク機能の特性化を容易にする。Copyright 2020 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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中枢神経系 , 神経の基礎医学 , 生体計測

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