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J-GLOBAL ID：202102276985387033   整理番号：21A2899835

多変量パターン解析は接触観察中の個体全体の共通の神経パターンを明らかにする【JST・京大機械翻訳】

Multivariate pattern analysis reveals common neural patterns across individuals during touch observation

著者 (4件)： Kaplan Jonas T. (Brain and Creativity Institute, University of Southern California, USA) ,  Kaplan Jonas T. (Department of Psychology, University of Southern California, USA) ,  Meyer Kaspar (Brain and Creativity Institute, University of Southern California, USA) ,  Meyer Kaspar (Department of Psychology, University of Southern California, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 60  号： 1  ページ： 204-212  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： 最近の研究では,機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データの多変量パターン解析(MVPA)が,一次体性感覚皮質からのボクセルのみを用いて,いくつかのタッチ-imptingビデオクリップの被験者鋸の何れかを予測可能であることを見出した。ここでは,参加者の脳に共通する情報のパターンを見つけるために,交差個人MVPAを用いて同じデータセットを再解析した。この手順では,被験者のサブグループからのデータに基づく各刺激によって誘発された神経パターンを区別するために学習された分類器を学習し,次に,そのサブグループの一部ではない個人からのデータで試験した。著者らは,全脳からボクセルを使用するとき,そして中心後回からボクセルだけを使用するとき,予測性能を著しく上回っていることを見出した。全体の脳解析に基づいて確立されたSVMボクセル重量マップおよび別の探索光分析は,特に内側および外側後頭皮質における特に高い情報内容の焦点,および頭頂内溝の周辺を示唆した。個体間の分類は,個人内の分類として類似の脳領域に依存するようであった。これらデータは,タッチの観測が感覚運動ネットワークで活動の刺激特異的なパターンを生じ,これらパターンが個人間で類似していることを示す。より一般的に,結果は,交差個体MVPAが,関心のある制限領域に適用する場合でも成功することを示唆する。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： ネットワーク ,  鋸 ,  *ボクセル
準シソーラス用語： 被験者 ,  *パターン解析 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： fMRI ,  タッチ観察 ,  MVPA ,  パターン解析 ,  多感覚 ,  知覚

分類 (2件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多変量 ,  パターン解析 ,  観察 ,  個体 ,  神経