文献

J-GLOBAL ID：202202225098920509   整理番号：22A1019294

成人注意欠陥/多動性障害のグループ機能磁気共鳴画像データ解析のための新しい制約非負行列因子分解法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Constrained Non-negative Matrix Factorization Method for Group Functional Magnetic Resonance Imaging Data Analysis of Adult Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder

著者 (7件)： Li Ying (Lab of Digital Image and Intelligent Computation, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Zeng Weiming (Lab of Digital Image and Intelligent Computation, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Shi Yuhu (Lab of Digital Image and Intelligent Computation, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Deng Jin (College of Mathematics and Information, South China Agricultural University, Guangzhou, China) ,  Nie Weifang (Lab of Digital Image and Intelligent Computation, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Luo Sizhe (Lab of Digital Image and Intelligent Computation, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Yang Jiajun (Department of Neurology, Shanghai Jiao Tong University Affiliated Sixth People’s Hospital, Shanghai, China)
資料名： Frontiers in Neuroscience (Web)  (Frontiers in Neuroscience (Web))
巻： 16  ページ： 756938  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7087A  ISSN： 1662-453X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 注意欠陥/多動性障害(ADHD)は,成人期にしばしば持続する一般的な小児精神障害である。機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データからの脳ネットワークの抽出は,成人ADHDにおける神経認知障害の探索を助けることができる。しかし,疾患関連脳ネットワーク変化を同定するために,大規模脳ネットワークを抽出する有効な方法がまだ不足している。したがって,本研究は,fMRI実基準信号に基づく空間制約非負行列因数分解(SCNMF)法を提案した。最初に,非負行列因数分解解析を,関心の脳ネットワーク成分を選択するために,各々の主題に関して実行した。その後,利用可能な空間事前情報を,すべての被験者の関心成分を統合することによってマイニングした。次にこの事前制約をNMF目的関数に組み込み,その効率を改善した。提案した方法の有効性と実現可能性を検証するために,SCNMF法を他の古典的アルゴリズムと定量的に比較し,それを動的機能的連結性解析フレームワークに適用した。アルゴリズムは,成人ADHDと健常対照者のfMRIデータから10の静止状態脳機能ネットワークを成功裏に抽出し,実行制御ネットワークと右前頭頭頂ネットワークの間の連結性増強のような成人ADHD患者における大規模な脳ネットワーク変化を見出した。さらに,より古いADHDは,比較的弱い連結性のパターンにおいてより多くの時間を費やすことを見出した。これらの知見から,この方法は大規模機能ネットワークを効果的に抽出でき,脳ネットワークの展望から成体ADHDの神経生物学的機構を理解する新しい洞察を提供することを示した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ネットワーク ,  子供 ,  成体 ,  神経生理 ,  目的関数 ,  基準信号 ,  *NMRイメージング ,  *注意 ,  精神障害
準シソーラス用語： 神経生物学 ,  被験者 ,  事前知識 ,  機能的MRI ,  神経ネットワーク ,  脳機能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 注意欠陥多動性障害 ,  制約付き非負行列因数分解 ,  動的機能的連結性 ,  機能的磁気共鳴イメージング ,  固有参照

分類 (3件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  精神障害の診断  (GR02000T) ,  神経系の診断  (GN02000H)

引用文献 (48件)：

• Allen E. A., Damaraju E., Plis S. M., Erhardt E. B., Eichele T., Calhoun V. D. (2014). Tracking Whole-Brain Connectivity Dynamics in the Resting State. Cereb. Cortex 24 663-676. doi: 10.1093/cercor/bhs352
• Allen E. A., Erhardt E. B., Damaraju E., Gruner W., Segall J. M., Silva R. F., et al (2011). A baseline for the multivariate comparison of resting-state networks. Front. Syst. Neurosci. 5:2. doi: 10.3389/fnsys.2011.00002
• Beckmann C., Mackay C., Filippini N., Smith S. (2009). Group comparison of resting-state FMRI data using multi-subject ICA and dual regression. Neuroimage 47 S39-S41. doi: 10.3389/fnsys.2011.00002
• Beckmann C. F., Smith S. M. (2005). Tensorial extensions of independent component analysis for multisubject FMRI analysis. Neuroimage 25 294-311. doi: 10.1016/j.neuroimage.2004.10.043
• Bertolero M. A., Yeo B. T. T., D’Esposito M. (2015). The modular and integrative functional architecture of the human brain. Proc.Natl. Acad. Sci.U.S.A. 112 E6798-E6807. doi: 10.1073/pnas.1510619112

タイトルに関連する用語 (9件)： 成人 ,  注意 ,  欠陥 ,  多動性障害 ,  グループ ,  磁気共鳴画像 ,  データ解析 ,  制約 ,  非負行列因子分解