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J-GLOBAL ID：202002283457366263   整理番号：20A1198394

階層的クラスタリングを用いた感情調節のためのニューロフィードバック訓練により誘導される扁桃体ネットワークの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating the amygdala network induced by neurofeedback training for emotion regulation using hierarchical clustering

著者 (4件)： Liu Ning (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Yao Li (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Yao Li (State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhao Xiaojie (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)
資料名： Brain Research  (Brain Research)
巻： 1740  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0705B  ISSN： 0006-8993  CODEN： BRREA  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： 以前の研究は,リアルタイムfMRIに基づく神経フィードバック訓練により標的領域を調節することが他の領域の活性化とそれらの間の機能的連結性に影響することを示した。しかしながら,神経フィードバックの訓練効果が,特に情動調節において,局所ネットワークの特殊化またはグローバルネットワーク統合において明らかになるかどうかは明らかではない。本研究では,リアルタイムfMRI訓練により正の情動を調節するために,標的領域として左扁桃体(LA)を選択した。平均連鎖階層的クラスタリングを用いて,全脳ネットワークとLAが属するLAネットワークを構築するために,訓練中に記録されたfMRIデータをクラスタ化した。LAにおける活性化およびいくつかの他の領域における活性化は,訓練中に有意に上方制御された。グループレベルにおけるクラスタ分析は,フィードバック訓練が全脳におけるネットワークの数に影響しないが,LAネットワークにおける分布と機能的接続性を変化させることを示した。これらの知見は,目標脳ネットワークの活動とネットワーク内の接続によって反映される情動調節パターンにおけるフィードバック訓練効果が,グローバルネットワーク統合の代わりに局所ネットワーク特殊化においてロバストに具体化されたことを示唆した。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： *ネットワーク ,  クラスタ化 ,  クラスタ分析 ,  *扁桃核 ,  ローカル回線 ,  連結性 ,  ロバスト性 ,  アップレギュレーション
準シソーラス用語： 機能的MRI ,  *ニューロフィードバック ,  グローバルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 扁桃体 ,  脳ネットワーク ,  リアルタイムfMRI ,  階層的クラスタリング

分類 (4件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  精神科の基礎医学  (GR01020I) ,  生体計測  (EL03020C) ,  神経の基礎医学  (GN01020W)

タイトルに関連する用語 (7件)： 階層的クラスタリング ,  感情調節 ,  ニューロフィードバック ,  訓練 ,  誘導 ,  扁桃体 ,  評価