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J-GLOBAL ID：202102270534786602   整理番号：21A0280167

イメージングと信号データを用いたてんかんにおける構造的および機能的ネットワーク接続性を研究するための統合的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Integrative Approach to Study Structural and Functional Network Connectivity in Epilepsy Using Imaging and Signal Data

著者 (10件)： Carr Sarah J. A. (Department of Neurology, School of Medicine Case Western Reserve University, Cleveland, OH, United States) ,  Carr Sarah J. A. (Neuroimaging Department, Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King’s College London, London, United Kingdom) ,  Gershon Arthur (Department of Population and Quantitative Health Sciences, School of Medicine, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, United States) ,  Shafiabadi Nassim (Department of Neurology, School of Medicine Case Western Reserve University, Cleveland, OH, United States) ,  Shafiabadi Nassim (Department of Population and Quantitative Health Sciences, School of Medicine, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, United States) ,  Lhatoo Samden D. (Department of Neurology, School of Medicine Case Western Reserve University, Cleveland, OH, United States) ,  Tatsuoka Curtis (Department of Neurology, School of Medicine Case Western Reserve University, Cleveland, OH, United States) ,  Tatsuoka Curtis (Department of Population and Quantitative Health Sciences, School of Medicine, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, United States) ,  Sahoo Satya S. (Department of Neurology, School of Medicine Case Western Reserve University, Cleveland, OH, United States) ,  Sahoo Satya S. (Department of Population and Quantitative Health Sciences, School of Medicine, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, United States)
資料名： Frontiers in Integrative Neuroscience (Web)  (Frontiers in Integrative Neuroscience (Web))
巻： 14  ページ： 491403  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7075A  ISSN： 1662-5145  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)

抄録/ポイント： てんかん神経学的障害における研究の重要な領域は,発作事象中に形成および進化するてんかんネットワークの特性化である。本論文では,ステレオタクチック脳波(SEEG)および拡散強調画像データ(DWI)を用いて,発作事象中の機能的および構造的連結性測定を解析するための統合ワークフローの開発と応用について述べる。SEEG信号データを記録することに関与する電極位置を用いて,ファイバ路をフィルタする基準点として,構造連結性測度を計算した。信号データ間の結合を表現するための有向グラフ構造の導出を可能にする非線形相関係数に基づく機能的連結性測度を計算するために,新しいワークフローベースツールを使用した。機能的連結性データに対する階層的クラスタリングベースネットワーク解析法を適用して,難治性左島てんかん患者における8発作にわたる27事象からのデータを用いて,脳ネットワークの組織化をモジュールに特性化した。系統樹としての階層的クラスタリング値の可視化は,最初に各島内の連結クラスタの形成を示し,続いて2つの島を横断するクラスタを併合する。しかし,患者の8つの発作を通して形成されたネットワーク構造とクラスタの間に明らかな違いがあった。構造的連結性測定の解析は,ペリシルビアン/手術領域の高い有病率で,同じ脳半球内のある種の電極の接触間の強い結合を示した。連結性解析のためのイメージングと信号モダリティの組み合わせは,患者特異的な動的機能ネットワークに関する情報を提供し,てんかんネットワークの性質に潜在的に影響する基本的な構造結合を調べる。また,ベースラインの規範的期間と異なる発作事象の間の8つの発作の全てにわたって相関値の絶対変化の統計的分析を行い,発作発症の間に相関値の低下を示した。しかし,ictal相中の変化は変化した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  *ネットワーク ,  脳波 ,  有向グラフ ,  相関係数 ,  *てんかん ,  可視化 ,  *画像処理 ,  系統樹 ,  クラスタ ,  発作 ,  ワークフロー
準シソーラス用語： モダリティ ,  ネットワーク解析 ,  神経ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： てんかん発作ネットワーク ,  拡散テンソルイメージング ,  定位EEG ,  機能的連結性 ,  構造的連結性 ,  階層的クラスタリング ,  統合脳ネットワーク解析

分類 (3件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  生体計測  (EL03020C) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

引用文献 (77件)：

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• AlexanderD. C.BarkerG. J.ArridgeS. R. (2002). Detection and modeling of non-Gaussian apparent diffusion coefficient profiles in human brain data. Magn. Reson. Med. 48, 331-340. doi: 10.1002/mrm.1020912210942
• AnderssonJ. L. R.SotiropoulosS. N. (2016). An integrated approach to correction for off-resonance effects and subject movement in diffusion MR imaging. Neuroimage 125, 1063-1078. doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.10.01926481672
• AugustineJ. R. (1996). Circuitry and functional aspects of the insular lobe in primates including humans. Brain Res. Rev. 22, 229-244. doi: 10.1016/S0165-0173(96)00011-28957561
• BartolomeiF.BettusG.StamC. J.GuyeM. (2013). Interictal network properties in mesial temporal lobe epilepsy: a graph theoretical study from intracerebral recordings. Clin. Neurophysiol. 124, 2345-2353. doi: 10.1016/j.clinph.2013.06.00323810635

タイトルに関連する用語 (5件)： イメージング ,  てんかん ,  ネットワーク接続性 ,  研究 ,  統合