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J-GLOBAL ID：202102263967250576   整理番号：21A2900146

グローバルトラクトグラフィによる解剖学的脳ネットワーク作成のためのフレームワークの定量的評価【JST・京大機械翻訳】

Quantitative assessment of a framework for creating anatomical brain networks via global tractography

著者 (12件)： Li Longchuan (Department of Biomedical Engineering, Emory University and Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Rilling James K. (Center for Translational and Social Neuroscience, Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Rilling James K. (Division of Psychobiology, Yerkes National Primate Research Center, Atlanta, GA, USA) ,  Rilling James K. (Department of Anthropology, Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Rilling James K. (Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Preuss Todd M. (Center for Translational and Social Neuroscience, Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Preuss Todd M. (Division of Neuropharmacology and Neurologic Diseases, Yerkes National Primate Research Center, Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Preuss Todd M. (Department of Pathology, School of Medicine, Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Glasser Matthew F. (Department of Anthropology, Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Glasser Matthew F. (Department of Anatomy and Neurobiology, Washington University, St Louis, MO, USA) ,  Damen Frederick W. (Department of Biomedical Engineering, Emory University and Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Hu Xiaoping (Department of Biomedical Engineering, Emory University and Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 61  号： 4  ページ： 1017-1030  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： 拡散トラクトグラフィーで測定した脳の地域間接続は,脳構造と機能の両方に関する貴重な情報を推論するために使用できる。しかし,異なるトラクトグラフィーアルゴリズムは,異なる特徴を示すネットワークを生成することができ,その結果,研究を通して貧弱な再現性をもたらす。従って,それらの性能を定量的に評価するためには,異なるトラクトグラフィーアルゴリズムをベンチマークすることが重要である。ここでは,ファイバファントム,2つの死後マカク脳,および20人の生きているヒトにおける解剖学的脳ネットワークを導出するために,新しく導入した追跡アルゴリズム,グローバルトラクトグラフィーを系統的に評価し,確立された局所追跡アルゴリズムと比較した。著者らの結果は,グローバルトラクトグラフィーがグラフ理論的手段に関してファントムネットワークを正確に特徴づけて,局所追跡方式を著しく凌駕することを示した。しかし,脳組織(死後マカクおよびin vivoヒト)の結果は,グローバルトラクトグラフィーの性能が改善の傾向を示したが,結果は,おそらく実際の組織の繊維複雑性の増加から生じる,局所トラクトグラフィーの成績とは大きく異なることを示した。グラウンドトルースとしてマカクトレーサ由来接続を用いるとき,著者らは,グローバルおよび局所アルゴリズムが,おそらく特定の繊維系に関連する偽陰性および偽陽性接続の非ランダムパターンを生成し,現在の研究で使用されたトラクトグラフィーアルゴリズムまたは組織型(死後対in vivo)にはほとんど依存しないことを見出した。さらに,全体的または局所トラクトグラフィーにより再構築された経頭蓋運動接続の密接な検査は,ヒトおよびマカクにおける側方経頭蓋線維が霊長類トレーサー研究で見出されるより密なホモトピック結合を示さないことを示し,拡散MRIデータに基づくよりロバストな脳マッピング技術の必要性を示した。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： アルゴリズム ,  グラフ理論 ,  *ネットワーク ,  ヒト ,  再現性 ,  霊長類 ,  再構成 ,  ファントム ,  *解剖学 ,  ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  Macaca
準シソーラス用語： *トラクトグラフィー ,  *神経ネットワーク ,  脳組織 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 連結性 ,  拡散 ,  マカク ,  ファントム ,  Transcallosal Motor Fiber

分類 (4件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  神経の基礎医学  (GN01020W)

タイトルに関連する用語 (6件)： グローバル ,  トラクトグラフィ ,  解剖学 ,  脳ネットワーク ,  フレームワーク ,  定量的評価