脳ネットワークにおける空間的および時間的自己相関は複雑性を織り込む【JST・京大機械翻訳】

Shinn, M.; Hu, A.; Turner, L.; Noble, S.; Preller, K. H.; Ji, J. L.; Moujaes, F.; Achard, S.; Scheinost, D.; Constable, R. T.; Krystal, J.; Vollenweider, F. X.; Lee, D.; Anticevic, A.; Bullmore, E. T.; Murray, J. D.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213857557156 整理番号：21P0256421

脳ネットワークにおける空間的および時間的自己相関は複雑性を織り込む【JST・京大機械翻訳】

Spatial and temporal autocorrelation weave complexity in brain networks

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発行年： 2022年04月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月09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)

神経科学におけるハイスループット実験方法は,複雑な相互作用と多次元パターンを測定する技術の爆発をもたらした。しかし,緊急現象の洗練された測定が,より単純な低次元統計に遡ることができるかどうかは,ほとんど未知である。この疑問を探索するため,ネットワーク神経科学から複雑なトポロジー測度を用いて静止状態fMRI(rs-fMRI)データを調べた。空間的および時間的自己相関は,ネットワークトポロジーの多数の測度を説明する信頼できる統計であることを示した。被験者がマッチした空間と時間自己相関を有するサロゲート時系列は,これらのトポロジー測度におけるすべての信頼できる個人と地域変動をほとんど全て捉える。加齢中のネットワークトポロジー変化は空間自己相関により駆動され,複数のセロトニン作動性薬物は時間的自己相関において同じ地形変化を引き起こす。広く使用された複雑性尺度のこの縮小的解釈は,それらを神経生物学にリンクするのを助けるかもしれない。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

医用画像処理 , 中枢神経系

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