制御理論は機能的連結性の動的再構成におけるエネルギー効率を説明する【JST・京大機械翻訳】

Deng Shikuang; Li Jingwei; Yeo B. T. Thomas; Gu Shi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219954052458 整理番号：22P0024577

制御理論は機能的連結性の動的再構成におけるエネルギー効率を説明する【JST・京大機械翻訳】

Control Theory Illustrates the Energy Efficiency in the Dynamic Reconfiguration of Functional Connectivity

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発行年： 2022年01月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03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)

脳の機能的連結性は静止状態でも静止モードにおいて残存するのではなく,時間とともに変動する。このゆらぎは,多重モード間の非ランダム順序で遷移する動的機能的連結性を確立する。しかし,遷移が動的システムとして全脳ネットワークをどのように促進するか,また,動的再構成のためのこのメカニズムが広く用いられているグラフ理論測定にもたらすことができるかどうかは未解明である。これらの疑問に取り組むために,著者らは,静止状態fMRIを用いて機能的脳ネットワークのエネルギー分析とヒトコネクトームプロジェクトからの行動測定を行うことを提案する。明確な隣接行列の下の状態遷移エネルギーを比較することによって,著者らは,動的機能的連結性が,デフォルトモードネットワークを通して遷移を駆動するとき,静的連結性より静止状態動力学をサポートするために,60%少ないエネルギーコストに導くことを正当化した。さらに,特徴ベクトルとしてグラフ理論測定とエネルギーベース制御測定を組み合わせることで,行動スコアに対する相補的予測電力を提供できることを示した。本アプローチは,脳ネットワークの理解に向けた統計的推論と動的システム検査を統合する。【JST・京大機械翻訳】

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

神経の基礎医学 , 生体計測 , 中枢神経系

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