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J-GLOBAL ID：202102260591141149   整理番号：21A2900136

動的連結性回帰:脳連結性における状態関連変化の決定【JST・京大機械翻訳】

Dynamic connectivity regression: Determining state-related changes in brain connectivity

著者 (5件)： Cribben Ivor (Department of Statistics, Columbia University, USA) ,  Haraldsdottir Ragnheidur (Department of Statistics, Columbia University, USA) ,  Atlas Lauren Y. (Department of Psychology, New York University, USA) ,  Wager Tor D. (Department of Psychology, University of Colorado, Boulder, USA) ,  Lindquist Martin A. (Department of Statistics, Columbia University, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 61  号： 4  ページ： 907-920  発行年： 2012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： fMRIデータのほとんどの統計解析は,研究される心理学的過程の性質,タイミングおよび期間が知られていると仮定する。しかし,この情報を先験的に特定することは困難であった。本研究では,関心領域(ROI)間の異なる多変量関数連結性パターンを持つ異なる時間間隔に実験時間コースを分割するためのデータ駆動技術を導入した。動的接続性回帰(DCR)と呼ばれる技法は,機能的連結性における時間的変化点を検出し,変化点のペア間を落下する時間分割におけるデータに対して,グラフ,またはROI間の関係の集合を見積もる。従って,DCRは,実験設計の性質の事前知識を必要とせずに,各分割に対する連結性と連結性グラフの変化の時間の両方の推定を可能にする。交換とブートストラップ法を用いて,変化点に関する推論を行った。この方法を,社会的に評価的な脅威チャレンジを用いた状態不安誘導の研究(N=26)からのfMRIデータセットに加え,様々なシミュレーションデータセットに適用した。結果は,異なる脳領域間のネットワークが被験者の感情状態によってどのように変化するかを観察する方法の能力を示す。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： 実験計画法 ,  シミュレーション ,  ブートストラップ ,  *ネットワーク ,  経時変化 ,  時分割処理 ,  連結性
準シソーラス用語： 被験者 ,  事前知識 ,  機能的MRI ,  時間間隔 ,  関心領域 ,  データ駆動 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機能的結合性 ,  グラフィカルlasso ,  回帰木 ,  変化点解析 ,  fMRI

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

タイトルに関連する用語 (2件)： 連結性 ,  脳