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J-GLOBAL ID：202002268158654801   整理番号：20A2273517

密な脳チャンネクトームの動的冗長性を特性化するための新しい計量とアルツハイマー病の早期検出への応用【JST・京大機械翻訳】

A New Metric for Characterizing Dynamic Redundancy of Dense Brain Chronnectome and Its Application to Early Detection of Alzheimer’s Disease

著者 (8件)： Ghanbari Maryam (Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA) ,  Hsu Li-Ming (Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA) ,  Zhou Zhen (Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA) ,  Ghanbari Amir (Department of Civil, Construction, and Environmental Engineering, North Carolina State University, Raleigh, NC, USA) ,  Mo Zhanhao (Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA) ,  Yap Pew-Thian (Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA) ,  Zhang Han (Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA) ,  Shen Dinggang (Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12267  ページ： 3-12  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グラフノードとして表される脳領域間の情報交換効率を調査するために,グラフ理論を広範囲に使用した。本研究では,そのノードとエッジに対する任意の攻撃に対して,脳ネットワークがロバストであるか,弾力性があるかを測定する新しいメトリックを提案した。メトリック測度は,独立の最少数,必ずしも最短でない,ノードのあらゆるペア間の経路を計算するという意味で冗長性を測定する。(i)時変脳ネットワークの冗長性,すなわち,早期軽度認知障害(EMCI)を含むAlzheimer病(AD)の進行に沿って計算した,および(ii)少なくとも2つ(または3)の脳領域のあらゆる対の間の独立した経路を,短い期間における独立した経路で計算することによって,(ii)進行性MCIにおける変化を特性づけるために,この計量を採用した。最後に,学習ベース早期AD検出フレームワークを設計し,”疾患診断のための動的機能的連結性の冗長性分析(READ[数式:原文を参照])”を共用し,他のAD早期検出法よりもその優位性を示した。脳ネットワークの動的レジリエンスとロバスト性を測定する能力によって,計量は,脳ネットワーク分析において一般的に使用される「コスト効率」に相補的である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  学習 ,  グラフ理論 ,  *冗長性 ,  ネットワーク ,  弾性 ,  検出法 ,  情報交換 ,  ロバスト性 ,  *Alzheimer病
準シソーラス用語： ネットワーク解析 ,  軽度認知障害 ,  ホップ数 ,  脳領域 ,  コスト効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： グラフ理論 ,  複雑な脳ネットワーク ,  疾患診断

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 脳 ,  冗長性 ,  特性化 ,  計量 ,  アルツハイマー ,  早期 ,  応用