方向性絶対コヒーレンス:神経生理学データに対する有効連結性の位相ベース測度【JST・京大機械翻訳】

Scherer, M.; Wang, T.; Guggenberger, R.; Milosevic, L.; Gharabaghi, A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206993780776 整理番号：22P0314580

方向性絶対コヒーレンス:神経生理学データに対する有効連結性の位相ベース測度【JST・京大機械翻訳】

Directional Absolute Coherence: a phase-based measure of effective connectivity for neurophysiology data

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発行年： 2022年02月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月10日
JST資料番号： O7001B 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)

神経構造間のコミュニケーションは,多くの臨床的および科学的興味のトピックであり,様々な行動,認知および精神測定にリンクしている。ここでは,方向性絶対コヒーレンス(DAC)と呼ばれる新しい効果的な連結性測度を導入した。大きさ二乗コヒーレンス,虚数コヒーレンス,および位相勾配指数の側面を結合して,DACは,体積伝導に抵抗する連結性の推定を提供し,神経通信の方向性をカプセル化し,-1と1の間隔に結合した。この新しく提案した方法の特性を強調するため,深部脳刺激電極を有するパーキンソン病患者の視床下核から記録されたデータを用いて,DACを多数の確立された連結性法と比較した。実と模擬データの組み合わせを適用することにより,DACは,脳信号間の位相差に無関係に,連結性の大きさおよび方向の信頼できる推定を提供することを示した。このように,DACは地域間神経通信の信頼できる研究を促進し,脳の機能的アーキテクチャのより深い理解と行動と認知との関係を得るための貴重なツールになる。DACのPython実装はhttps://github.com/neurophysiological analysis/FiNNで自由に利用可能である。ハイライト-ボリューム伝導と限られた解釈可能性は,多くの連結性法に影響し,-DACは,これらの落とし穴を打ち勝つための複合アプローチであり,-DACは,他の方法と比較して,情報内容と解釈可能性を強化し,-DACは,効果的な連結性の信頼できる推定を可能にする。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

脳・神経系モデル , 中枢神経系

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