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J-GLOBAL ID:202202231681453626   整理番号:22A1019388

SPIDER-NETの開発と試験:脳コネクトグラム可視化,サブネットワーク探索およびグラフ計量定量化のための対話型ツール【JST・京大機械翻訳】

Development and Testing of SPIDER-NET: An Interactive Tool for Brain Connectogram Visualization, Sub-Network Exploration and Graph Metrics Quantification
著者 (7件):
資料名:
巻: 16  ページ: 818385  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)
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脳コノミクスは,ネットワークとして人間の脳のモデリングから成り,数学的連結性マトリックスとして数学的に表現される。しかし,この表現はデータの難しい解釈をもたらす。この限界を克服するために,接続図によるグラフィカル表現は,現在,オープンソースツールを介して使用され,しかしながら,ユーザフレンドリーなインタフェイスと特定のサブネットワークを探索するオプションを欠いている。この文脈において,著者らは,SPIDER-NET(脳NETwork of Dervived of Derving of Dervigment of Derving Package Directive of Dervigment of Networked Package Directive of Dervice Package Detwork)を開発し,接続図生成および本研究は,SPIDER-NETを提示し,パイロットケースに対するその潜在的影響を試験することを目的とする。作業例として,構造的連結性(SC)を17人の健康な対照(HC)のグループにおけるSPIDER-NETと,脳卒中傷害を有する2人の被験者(Case1と症例2,右前頭葉の一部に影響する焦点病変,島皮質と皮質下構造の両方)で調査した。165の区画をDestrieux atlasを用いて個々の構造磁気共鳴映像データから決定し,ノードとして定義した。SCマトリックスは,拡散Tensor画像トラクトグラフィーで誘導した。HCのSCマトリックスを平均して単一グループマトリックスを得た。次に,SCマトリックスをSPIDER-NETの入力として使用した。第1に,SPIDER-NETを用いて,症例1および症例2の右半球の接続図を誘導した。次に,関心のサブネットワーク(すなわち,脳卒中病変により影響を受ける灰白質領域を含む)を相互作用的に選択し,関連するコネクトグラムを症例1,症例2およびHCに対して誘導した。最後に,症例1,症例2およびHCの全脳SCマトリックスに対してグラフベース計量を誘導した。ソフトウェアは,症例1および2における脳卒中病変により影響を受ける半球における予想(dis)連結性パターンを表すのに有効であった。さらに,SPIDER-NETは関心のサブネットワークをインタラクティブに抽出することにより先験的仮説をテストすることを可能にした:ケース1はケース2とは異なるサブネットワーク連結性パターンを示し,異なる臨床重症度を反映した。SPIDER-NETで誘導したグローバルおよび局所グラフベースメトリックスは,脳卒中傷害とHCの症例の間で異なった。このツールは,脳連結性調査においてアクセス可能,直感的,および対話型であり,定性的および定量的証拠の両方を提供した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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脳・神経系モデル 
引用文献 (44件):
  • Andersson J. L., Skare S., Ashburner J. (2003). How to Correct Susceptibility Distortions in Spin-Echo Echo-Planar Images: application to Diffusion Tensor Imaging. NeuroImage 20 870-888. doi: 10.1016/S1053-8119(03)00336-7
  • Andersson J. L. R., Sotiropoulos S. N. (2016). An Integrated Approach to Correction for Off-Resonance Effects and Subject Movement in Diffusion MR Imaging. NeuroImage 125 1063-1078. doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.10.019
  • Barttfeld P., Wicker B., Cukier S., Navarta S., Lew S., Leiguarda R., et al (2012). State-Dependent Changes of Connectivity Patterns and Functional Brain Network Topology in Autism Spectrum Disorder. Neuropsychologia 50 3653-3662. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2012.09.047
  • Baggio H. C., Sala-Llonch R., Segura B., Marti M. J., Valldeoriola F., Compta Y., et al (2014). Functional brain networks and cognitive deficits in Parkinson’s disease. Hum. brain mapp. 35 4620-4634. doi: 10.1002/hbm.22499
  • Bassett D. S., Sporns O. (2017). Network neuroscience. Nat. Neurosci. 20 353-364. doi: 10.1002/hbm.22499
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