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J-GLOBAL ID：202002239824994213   整理番号：20A1729336

MEGを用いた特定のスペクトルモードを持つ動的タスク変調機能ネットワークの発見【JST・京大機械翻訳】

Discovering dynamic task-modulated functional networks with specific spectral modes using MEG

著者 (14件)： Zhu Yongjie (School of Biomedical Engineering, Faculty of Electronic and Electrical Engineering, Dalian University of Technology, 116024, Dalian, China) ,  Zhu Yongjie (Faculty of Information Technology, University of Jyvaeskylae, 40014, Jyvaeskylae, Finland) ,  Zhu Yongjie (Department of Psychiatry, Psychotherapy and Psychosomatics, Medical Faculty, RWTH Aachen University, Pauwelsstrasse 30, D-52074, Aachen, Germany) ,  Liu Jia (School of Biomedical Engineering, Faculty of Electronic and Electrical Engineering, Dalian University of Technology, 116024, Dalian, China) ,  Liu Jia (Faculty of Information Technology, University of Jyvaeskylae, 40014, Jyvaeskylae, Finland) ,  Ye Chaoxiong (Institute of Brain and Psychological Sciences, Sichuan Normal University, Chengdu, 610000, China) ,  Ye Chaoxiong (Department of Psychology, University of Jyvaeskylae, 40014, Jyvaeskylae, Finland) ,  Mathiak Klaus (Department of Psychiatry, Psychotherapy and Psychosomatics, Medical Faculty, RWTH Aachen University, Pauwelsstrasse 30, D-52074, Aachen, Germany) ,  Astikainen Piia (Department of Psychology, University of Jyvaeskylae, 40014, Jyvaeskylae, Finland) ,  Ristaniemi Tapani (Faculty of Information Technology, University of Jyvaeskylae, 40014, Jyvaeskylae, Finland) ,  Cong Fengyu (School of Biomedical Engineering, Faculty of Electronic and Electrical Engineering, Dalian University of Technology, 116024, Dalian, China) ,  Cong Fengyu (Faculty of Information Technology, University of Jyvaeskylae, 40014, Jyvaeskylae, Finland) ,  Cong Fengyu (School of Artificial Intelligence, Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Cong Fengyu (Key Laboratory of Integrated Circuit and Biomedical Electronic System, Liaoning Province. Dalian University of Technology, Dalian, China)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 218  ページ： Null  発行年： 2020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： ある周波数における振動同期による脳領域間の効率的なニューロン通信は認知に必要である。このような同期ネットワークは,進行中の認知操作をサポートするために,ミリ秒の時間スケールで確立された過渡的かつ動的である。しかし,動的電気生理学的脳ネットワークを特徴付ける研究は,時間的非定常性,スペクトル構造,および空間的特性を同時に説明している。ここでは,磁気記録(MEG)を用いてタスクパフォーマンス中の大規模位相結合ネットワークダイナミクスを特性化するための解析フレームワークを提案した。MEGの高い時空間分解能を利用して,テンソル形式におけるデータを生成する,区画化脳領域間の連結性の時間周波数動力学を測定した。次に,テンソル成分解析(TCA)に基づく手順を用いて,ヒト脳における分離領域間の共変動の空間-時間-スペクトルモードを同定した。手の動きタスク中に記録されたMEGデータを用いて,このパイプラインを検証し,移動タスクにより有意に変調されるベータ優位スペクトルモードを持つ過渡運動ネットワークを抽出した。次に,提案したパイプラインを適用して,作業記憶タスク中の認知操作をサポートする脳ネットワークを探索した。導出した結果は,顔認識,視覚,および運動に関連する特定のスペクトルモードを有する多重位相結合ネットワークの時間的形成と溶解を実証する。提案したパイプラインは,サブ秒タイムスケールでの脳における機能的連結性の分光-時間動力学を特性化し,認知性能と一致する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  磁気記録 ,  テンソル ,  タスクパフォーマンス ,  *ネットワーク ,  ニューロン ,  ヒト ,  *スペクトル ,  多重化 ,  通信 ,  位相 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 時間周波数 ,  脳領域 ,  電気生理学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： テンソル分解 ,  MEG ,  機能的結合性 ,  周波数特異的振動 ,  動的脳ネットワーク ,  正準多進分解

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： MEG ,  スペクトル ,  タスク ,  変調 ,  発見