脳アトラスのためのフレームワーク:発作動力学からの教訓【JST・京大機械翻訳】

Revell, A. Y.; Silva, A. B.; Arnold, T. C.; Stein, J. M.; Das, S. R.; Shinohara, R. T.; Bassett, D. S.; Litt, B.; Davis, K. A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220135525400 整理番号：21P0257542

脳アトラスのためのフレームワーク:発作動力学からの教訓【JST・京大機械翻訳】

A Framework for Brain Atlases: Lessons from seizure Dynamics

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発行年： 2022年03月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月12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)

脳マップまたはアトラスは,脳機能および組織を研究するための必須のツールである。しかし,神経科学文献を横断した利用可能なアトラスの豊度は,仮説と予測を変化させる可能性がある暗黙の挑戦を創り,神経機能と病態生理についてなしている。ここでは,区画化スケール,形状,解剖学的被覆,および他のアトラス特徴が,その基礎構造から脳機能の予測にどのように影響するかを示す。著者らは,ネットワークトポロジー,構造-機能相関(SFC),およびてんかん病態生理に関する特定の仮説をテストするための電力が,アトラス選択およびアトラス特徴の結果として変化する可能性があることを示す。著者らの疾患システムのレンズを通して,著者らはアトラス選択のための一般的フレームワークとアルゴリズムを提案した。このフレームワークは,アトラスの記述的,説明的および予測的妥当性を最大化することを目的とする。広く,著者らのフレームワークは,過去世紀に発表された様々なアトラスを利用した神経科学研究への経験的指針を提供する。【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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