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J-GLOBAL ID：202102256093583398   整理番号：21A1278669

機能的連結性の母集団研究のための階層的潜在空間ネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

A Hierarchical Latent Space Network Model for Population Studies of Functional Connectivity

著者 (5件)： Wilson James D. (Department of Mathematics and Statistics, University of San Francisco, San Francisco, CA, USA) ,  Cranmer Skyler (Department of Political Science, The Ohio State University, Columbus, OH, USA) ,  Lu Zhong-Lin (Division of Arts and Sciences, NYU Shanghai, Shanghai, China) ,  Lu Zhong-Lin (Center for Neural Science and Department of Psychology, New York University, New York, NY, USA) ,  Lu Zhong-Lin (NYU-ECNU Institute of Cognitive Neuroscience at NYU Shanghai, Shanghai, China)
資料名： Computational Brain & Behavior  (Computational Brain & Behavior)
巻： 3  号： 4  ページ： 384-399  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4185A  ISSN： 2522-0861  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ネットワーク神経科学における主要な課題は,異なる空間規模での脳の組織原理を理解することにある。脳は高度モジュールであり,その脳領域は高密度に接続されたサブネットワークに自然に分割され,しばしばそれ自身は高密度に接続されたサブネットワークを含む。これらの複雑な階層のモデル化は,現在,分野における進歩を阻害する主要な技術的課題である。個人と個体群レベルの両方で階層を捉える階層的潜在空間モデル(HLSM)を開発し,機能的連結性の多重予測子を説明し,個体群にわたって現れる個々の不均一性を説明した。生物医学研究倫理プロジェクトセンターから収集した健康およびパラノイド統合失調症患者に対する著者らのモデルのいくつかの仕様を適用した。健康および患者グループの両方に対して,半球および機能的サブネットワークにおける2つの領域の空間的位置が,それらの接続傾向に強く影響することを見出した。また,2つの領域間の空間距離が,それらの接続確率と有意かつ逆相関しているが,半球とサブネットワーク位置が制御されれば,もはや有意ではないことも見出した。また,HLSMは患者群に対する健常人の連結性における不均一性の増加を同定し,2つの集団間の全体的な連結性パターンの違いを示唆した。Copyright Society for Mathematical Psychology 2020 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 ,  統合失調症 ,  多重化 ,  個体群 ,  神経科学 ,  *母集団 ,  不均一性 ,  連結性
準シソーラス用語： 予測子 ,  *ネットワークモデル ,  健常者 ,  空間モデル ,  脳領域 ,  サブネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 潜在空間モデル ,  Markov連鎖モンテカルロ法 ,  確率的ブロックモデル ,  Bayes階層モデリング

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 連結性 ,  母集団 ,  研究 ,  ネットワークモデル