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J-GLOBAL ID:202002284668536367   整理番号:20A2695121

Gauss分布データのための電気生理学的記録から推定される脳連結性の測度間の数学的関係【JST・京大機械翻訳】

Mathematical Relations Between Measures of Brain Connectivity Estimated From Electrophysiological Recordings for Gaussian Distributed Data
著者 (7件):
資料名:
巻: 14  ページ: 577574  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7087A  ISSN: 1662-453X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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EEGとMEGによって測定される電気生理学的データから,周波数領域における脳結合を推定するための多様な方法が存在する。それらのデータは,確かに完全にはGauss分布ではなく,合理的な近似である。本研究は,Gauss分布データに対して,交差スペクトルがすべての統計的特性を完全に決定するという良く知られた事実に基づいている。特に,無限数のデータに対して,与えられた周波数における全ての正規化結合測度は複素コヒーレンスの関数である。しかし,機能的関係が何であるかはほとんど知られていない。ここでは,6つの異なる測度,即ち,重みづけ位相遅れ指数,位相同期値の絶対値および虚数部分(PLV),電力エンベロープ相関,および体積伝導のアーチファクトに対する補正との電力エンベロープ相関,に対するこれらの機能的関係を提示した。PLVを除いて,最終結果は単純な閉形式公式である。逸脱において,周波数領域における推定のための短時間Fourier変換とHilbert変換の違いについても議論した。線形および非線形力学系のシミュレーションおよびセンサレベルでの経験的静止状態EEGについて,モデル,すなわち,コヒーレンスのそれぞれの関数が,観察された結合を説明することができる。経験的データに対して,モデルからの位相結合偏差の測度は一般に小さいが,パワーエンベロープ相関はすべての周波数に対してモデルから系統的に逸脱することを見いだした。体積伝導のアーチファクトに対する補正との電力エンベロープ相関に対して,このモデルは,観測された結合をすべて説明できなかった。また,ストループ反応タスクを用いて事象関連実験における時間と周波数の関数として電力エンベロープ相関を解析し,主にα範囲における有意な事象関連偏差を見出した。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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生体計測 
引用文献 (30件):
  • AydoreS.PantazisD.LeahyR. (2013). A note on the phase locking value and its propertie. Neuroimage 74, 231-244. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.02.00823435210
  • BaccalaL.SameshimaK. (2001). Partial directed coherence: a new concept in neural structure determination. Biol. Cybern. 84, 463-474. doi: 10.1007/PL0000799011417058
  • BresslerS. L.SethA. K. (2011). Wiener-Granger causality: a well established methodology. Neuroimage 58, 323-329. doi: 10.1016/j.neuroimage.2010.02.05920202481
  • BrookesM. J.O'NeillG. C.HallE. L.WoolrichM. W.BakerA.CornerS. P.. (2014). Measuring temporal, spectral and spatial changes in electrophysiological brain network connectivity. Neuroimage 91, 282-299. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.12.06624418505
  • BrookesM. J.WoolrichM. W.BarnesG. R. (2012). Measuring functional connectivity in MEG: a multivariate approach insensitive to linear source leakage. Neuroimage 63, 910-920. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.03.04822484306
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