抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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最近の研究では,MEGが周波数特異的振動結合測定を用いて機能的連結性の空間パターンを明らかにし,これらが疾患で修飾されていることを示した。しかし,これらのパターンがどのように参加者を横断しているか,またこれらの尺度が健康な脳機能で見られる神経活動のモーメント-モーメント変動(または不規則性)にどのように関係するかを理解する必要がある。本研究では,マルチスケールRank-Vectorエントロピー(MRVE)を用いて,時間的尺度の範囲にわたる信号変動の動的経時変化を計算した。次に,MRVEタイムコースの相関を用いて,183人の参加者に対してロバストであり,時間的尺度で変化する静止状態MEG記録における機能的接続を検出した。次に,これらのMRVE連結性パターンを,参加者を横断するこれらのパターンの一貫性を定量化するために設計された方法を用いて,より標準的な振幅結合測度を用いて導出されたそれらと比較した。振動振幅エンベロープ相関(AEC)を用いて,コホート全体にわたる最も一貫した連結性パターンを,アルファおよびベータ周波数帯において認めた。微細な時間尺度(スケール周波数,fS=30-150Hz)で,MRVE相関は,ほとんど後頭と頭頂接続を検出し,これらはαとβ周波数帯でAECにより同定されたネットワークとの高い類似性を示した。参加者間の最も一貫した連結性プロファイルを,βバンドにおけるfS=75HzとAECでのMRVE相関によって与えた。また,各領域(fS[ ̄]10-150Hz)内の平均中~微細スケール変動が,微細スケールMRVE相関(fS[ ̄]30-150Hz)およびαおよびβバンドAECにより測定されたように,他の脳領域との全体的な連結性強度と負に相関した。これらの知見から,周波数fS{gtrsim}10Hzにおける局所活性は,領域が高レベルの静止状態連結性を示す場合,より規則的になることが示唆された。【JST・京大機械翻訳】
