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J-GLOBAL ID：202102255507760500   整理番号：21A2902611

静止状態fMRIを用いた脳におけるスパース接続パターンの同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying Sparse Connectivity Patterns in the brain using resting-state fMRI

著者 (7件)： Eavani Harini (Center for Biomedical Image Computing and Analytics, University of Pennsylvania, USA) ,  Satterthwaite Theodore D. (Center for Biomedical Image Computing and Analytics, University of Pennsylvania, USA) ,  Satterthwaite Theodore D. (Brain Behavior Laboratory, Department of Psychiatry, University of Pennsylvania, USA) ,  Filipovych Roman (Center for Biomedical Image Computing and Analytics, University of Pennsylvania, USA) ,  Gur Raquel E. (Brain Behavior Laboratory, Department of Psychiatry, University of Pennsylvania, USA) ,  Gur Ruben C. (Brain Behavior Laboratory, Department of Psychiatry, University of Pennsylvania, USA) ,  Davatzikos Christos (Center for Biomedical Image Computing and Analytics, University of Pennsylvania, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 105  ページ： 286-299  発行年： 2015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： 多重分散ネットワークによる人間の脳プロセス情報。脳の機能的コネクトームの正確なモデルは,正常な脳機能および神経精神病に存在する機能不全の両方を理解するために重要である。機能的コネクトームの組織化を発見する試みである現在の方法論は,典型的には,基礎となるネットワークの空間的または時間的分離を仮定する。この仮定は,多様な脳機能に関連する情報を効率的に統合する複数の相互依存性空間重複脳ネットワークである脳機能の直感的理解から逸脱する。ニューラルシステムは,冗長性を最小限に抑えながら,情報を効率的に処理するために,簡素な形成と機能的表現を用いることが,現在ますます明らかになっている。したがって,複雑な静止状態fMRI連結性データを理解することを目的とする方法論的フレームワークを開発するため,スパースモデリングの数学における最近の進歩を利用した。比較的少数の参加脳領域を介してデータを説明するネットワークを有利にすることによって,これらのSCPの微分存在が被験者間変動性を説明するような,複数の「スパース接続パターン」(SCP)に関して脳機能の簡素な表現を得た。この方法で,スパース性ベースのフレームワークは,類似したパターンを示すデータ内の複数のサブ個体群を潜在的に強調しながら,個人を横断する機能的活動パターンの不均一性を効果的に捉えることができる。模擬および実際の静止状態fMRIデータからの結果は,SCPがサブサンプルとデータセット間で正確で再現可能であることを示した。これらの知見は,内因性機能的連結性の既存の知識を実証し,ヒト脳の機能的組織化への新しい洞察を提供する。Copyright 2021 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： 冗長性 ,  *ネットワーク ,  透視図法 ,  精神病 ,  ヒト ,  微分 ,  多重化 ,  機能障害 ,  個体群 ,  不均一性 ,  連結性
準シソーラス用語： スパース性 ,  *機能的MRI ,  神経ネットワーク ,  脳機能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 静止状態fMRI ,  機能的結合性 ,  スパース性

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 静止状態 ,  fMRI ,  脳 ,  同定