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J-GLOBAL ID：202202212328023056   整理番号：22A0736161

EEGてんかんパターン発生のための新しい大規模脳ネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

Novel large scale brain network models for EEG epileptic pattern generations

著者 (5件)： Al-Hossenat Auhood (School of Sciences, Faculty of Health, Engineering and Science, University of Southern Queensland, West Street, Toowoomba 4350, Queensland, Australia) ,  Al-Hossenat Auhood (Thi-Qar, University, College of Education for Pure Science, Iraq) ,  Song Bo (School of Mechanical and Electrical Engineering, Faculty of Health, Engineering and Science, University of Southern Queensland, West Street, Toowoomba 4350, Queensland, Australia) ,  Wen Peng (School of Mechanical and Electrical Engineering, Faculty of Health, Engineering and Science, University of Southern Queensland, West Street, Toowoomba 4350, Queensland, Australia) ,  Li Yan (School of Sciences, Faculty of Health, Engineering and Science, University of Southern Queensland, West Street, Toowoomba 4350, Queensland, Australia)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 194  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 正常EEGパターンとは異なり,てんかん様異常パターンは,スパイクおよび波,連続および散発性スパイク,および雇用2スパイク上のリップルの高周波振動(HFO)のような異なる形態によって特性化される。いくつかの研究は,HFOがヒトてんかん研究における新しいバイオマーカーであることを報告した。これらのパターンを再生し,調べるために,著者らは,実際の生物学的データ,いわゆる大規模接続性から導かれた,Stefanescu-Jirsa 2D(S-J 2D)の神経質量モデル(NMM)を,著者ら自身の構造連結性と連結することにより,3つの大規模脳ネットワークモデル(BNM_S)を提案した。これらのモデルは,両半球(左右)からの異なる葉での脳領域の多重ネットワーク連結性を含む。これらのモデルのネットワークノードを,S-J2Dモデルの局所的動力学に基づいてシミュレートし,それは,興奮性と抑制性個体群の間の全体的結合を調整することによって発生した。局所モデルの阻害と興奮性ニューロン間の接続強度も調整し,異なる形態パターンを調べた。提案したネットワークモデルを開発し,シミュレーションにより評価した。スパイク,連続スパイク,散発性スパイク,および94~144Hzの範囲の雇用2スパイク上のHFO_SリップルのようなEEG脳活動の異なる異常パターンを再生する。異常の異なる形態パターンを新しいBNMsから発生させ,実際のEEGおよび他の計算モデルで得られたてんかん様異常パターンも比較した。本研究は,てんかんの分野における研究者と臨床医師を支援でき,異常な振動活動の背後にある複雑な神経機構をよりよく理解し,てんかんにおける新しい臨床介入の発見につながる可能性がある。Copyright 2022 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： 雇用 ,  *ネットワーク ,  *脳 ,  興奮 ,  *てんかん ,  ヒト ,  多重化 ,  神経生理 ,  二次元 ,  個体群 ,  計算モデル ,  バイオマーカー
準シソーラス用語： *ネットワークモデル ,  脳活動 ,  *神経ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 低および高ガンマEEG ,  EEG発作様シグナル ,  コネクトームベースの脳ネットワークモデリング ,  Stefanscu-Jirsa 2Dの時間的動力学 ,  TVB

分類 (5件)： 神経系の疾患  (GN03000O) ,  中枢神経系  (EJ12030F) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： EEG ,  てんかん ,  大規模 ,  脳ネットワーク ,  モデル