最小意識状態における患者の統計的学習【JST・京大機械翻訳】

Xu, C.; Gao, J.; Gao, J.; Li, L.; He, F.; Yu, J.; Ling, Y.; Li, H.; Li, J.; Melloni, L.; Luo, B.; Ding, N.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200203362831 整理番号：22P0034060

最小意識状態における患者の統計的学習【JST・京大機械翻訳】

Statistical learning in patients in the minimally conscious state

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発行年： 2022年01月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月06日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

未知の言語に聴取するとき,聴取者は音節とグループ間の遷移確率を学習し,全ユニットに音節を頻繁に共起した。このような統計的学習能力は,受動聴取中にさえ,前言語乳児と成人の両方に対して実証されている。ここでは,統計的学習が最小意識状態(MCS)の患者で生じ,患者が脳波(EEG)を用い最小意識状態(EMCS)から出現するかを検討した。単語間の遷移確率によって定義された2語の実句または2語の人工的語句から成る音節の等時シーケンスを参加者に提供した。心房間相コヒーレンス(ITPC)分析は,フレーズレートEEG反応が健常個人と比較してEMCS患者で弱くなり,MCS患者でさらに重度に弱められることを明らかにした。弱いが,フレーズレート応答またはその高調波はMCS患者で統計的に有意であり,統計的学習能力がMCS患者で保存されていることを示唆した。単語率応答も意識レベルの低下と共に弱くなった。しかし,単語率応答の高調波は,αおよびベータバンドにおけるMCSS患者よりもMCSにおいて顕著であった。先行研究と共に,現在の結果は,MCS患者が残存学習能力を保持し,神経可塑性を誘導するために潜在的に利用され,異なる周波数帯が意識レベルと異なって関連することを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 人工知能

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