ブロック項分解を用いたマウス視覚経路における機能的超音波応答のデコンボリューション【JST・京大機械翻訳】

Erol Aybuke; Soloukey Chagajeg; Generowicz Bastian; Van Dorp Nikki; Koekkoek Sebastiaan; Kruizinga Pieter; Hunyadi Borbala

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218672906687 整理番号：22P0328133

ブロック項分解を用いたマウス視覚経路における機能的超音波応答のデコンボリューション【JST・京大機械翻訳】

Deconvolution of the Functional Ultrasound Response in the Mouse Visual Pathway Using Block-Term Decomposition

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発行年： 2022年04月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月25日
JST資料番号： O7000B 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)

機能的超音波(fUS)は,神経活性化に応答して脳血液量と流れの変化を記録することにより脳活動を間接的に測定する。従来のアプローチは,血流力学応答関数(HRF)として知られるインパルス応答と,刺激開始に基づく入力(即ち,ソース)信号の二値化表現,いわゆる実験パラダイム(EP)の間の畳み込みとして,そのような機能的神経画像データをモデル化する。しかしながら,EPは,自然静止状態活性の場合のような血流力学変化を引き起こす,基礎となるソースシグナルの全体の複雑性を特徴付けるのに十分ではない。さらに,HRFは脳領域および刺激を通して変化した。脳機能のそのような動力学と未知を捉えることができる適応フレームワークを達成するために,著者らは,領域特異的HRFsと,研究した領域における血液動態応答を誘発するソース信号の両方を明らかにする多変量fUS時系列のためのデコンボリューション法を提案した。fUS時系列を対流混合物としてモデリングし,2つの仮定に基づくデコンボリューションのためのテンソルベース手法を用いた。1)HRFsはパラメータ化可能であり,2)ソース信号は相関しない。方法:マウス被験者の視覚実験中に取得したfUSデータに関する著者らのアプローチを,マウス脳皮質,画像形成経路内の3つの領域,すなわち,外側膝状核,上丘および視覚皮質に焦点を当てて試験した。各領域における推定HRFsは以前の研究と一致するが,推定ソース信号はEPに密接に追従することが観察された。しかし,選択した領域で観察された刺激の異なる反復にわたる神経応答の試行毎の変動により,おそらく生じる推定ソース信号におけるEPからのわずかな偏差を記した。【JST・京大機械翻訳】

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生体計測 , 医用画像処理

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