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J-GLOBAL ID：202202244114477080   整理番号：22A0965502

ヒト脳コネクトミクスの経済学における効率的なコーディング【JST・京大機械翻訳】

Efficient coding in the economics of human brain connectomics

著者 (22件)： Zhou Dale (Department of Neuroscience, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Lynn Christopher W. (Initiative for the Theoretical Sciences, Graduate Center, City University of New York, New York, NY, USA) ,  Lynn Christopher W. (Joseph Henry Laboratories of Physics, Princeton University, Princeton, NJ, USA) ,  Cui Zaixu (Department of Psychiatry, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Ciric Rastko (Department of Bioengineering, Schools of Engineering and Medicine, Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Baum Graham L. (Department of Psychology and Center for Brain Science, Harvard University, Cambridge, MA, USA) ,  Moore Tyler M. (Department of Psychiatry, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Moore Tyler M. (Penn-Children’s Hospital of Philadelphia Lifespan Brain Institute, Philadelphia, PA, USA) ,  Roalf David R. (Department of Neurology, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Detre John A. (Department of Neurology, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Gur Ruben C. (Department of Psychiatry, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Gur Ruben C. (Penn-Children’s Hospital of Philadelphia Lifespan Brain Institute, Philadelphia, PA, USA) ,  Gur Raquel E. (Department of Psychiatry, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Gur Raquel E. (Penn-Children’s Hospital of Philadelphia Lifespan Brain Institute, Philadelphia, PA, USA) ,  Satterthwaite Theodore D. (Department of Psychiatry, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Satterthwaite Theodore D. (Penn-Children’s Hospital of Philadelphia Lifespan Brain Institute, Philadelphia, PA, USA) ,  Bassett Dani S. (Department of Psychiatry, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Bassett Dani S. (Department of Neurology, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Bassett Dani S. (Department of Physics & Astronomy, College of Arts and Sciences, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Bassett Dani S. (Department of Bioengineering, School of Engineering and Applied Sciences, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Bassett Dani S. (Department of Electrical & Systems Engineering, School of Engineering and Applied Sciences, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Bassett Dani S. (Santa Fe Institute, Santa Fe, NM, USA)
資料名： Network Neuroscience  (Network Neuroscience)
巻： 6  号： 1  ページ： 234-274  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5102A  ISSN： 2472-1751  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： システム神経科学において,ほとんどのモデルは,脳領域が効率の制約の下で情報を伝達する。しかし,階層的組織化と高度に接続されたハブによって特徴づけられた構造的脳ネットワークにおける効率的な通信の証拠は,まばらなままである。効率的な符号化の原理は,脳が将来の行動を改善するために代謝的に経済的または圧縮された形で最大情報を伝達することを提案する。構造的連結性が効率的な符号化をどのようにサポートするかを決定するために,著者らは,期待される忠実度を達成するために,脳領域間のメッセージ伝送の最小速度を指定する理論を開発し,ランダムウォーク通信動力学に基づく理論から5つの予測をテストした。そのため,構造ネットワークにおける損失圧縮と伝送忠実度の間のトレードオフを定量化する圧縮効率の計量を導入した。若者(n=1,042,年齢8~23歳)の大規模サンプルにおいて,脳血流を用いて操作した拡散強調画像と代謝支出に由来する構造ネットワークを分析した。構造ネットワークが,理論予測と一致する圧縮効率トレードオフを示した。圧縮効率は,開発で忠実度を優先し,代謝資源とミエリン化ガイド通信が,階層的組織化の利点を説明し,不釣合い面積拡大により高い入力忠実度をリンクし,ハブが損失圧縮により情報を統合できることを示した。最後に,圧縮効率は,実行機能,記憶,複合推論,および社会的認知を含む認知領域に対して,従来のネットワーク効率メトリックスの行動を予測する。本知見は,マクロスケール連結性が効率的な符号化をサポートし,ネットワーク連結性によって制約されたランダムウォークダイナミックスを利用する前景通信プロセスにいかに役立つかを明らかにした。Author Summary:相互接続した脳領域間のマクロスケール通信は,脳機能のほとんどの側面を支え,実質的な代謝コストを招いている。構造的連結性に依存する効率的で行動的に意味のある情報伝送の理解は,依然として困難である。マクロスケール人間構造コネームをトップする通信動力学のモデルを検証し,構造ネットワークが情報伝送忠実度と損失圧縮の間のバランスを打撃する動力学をサポートすることを見出した。特に,このバランスは生物学の行動と説明の予測である。コミュニケーションが代謝的に効率的な直接解剖学的経路に沿ったルーティング動力学により起こるという現在開催された見解の挑戦と再定式化に加えて,我々の結果は,コネクトームアーキテクチャと行動要求が,効率的なコーディングと損失圧縮の神経生物学と情報理論原理と一致する通信動力学をもたらすことを示唆する。Copyright 2021 Massachusetts Institute of Technology. Published under a Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 圧縮 ,  情報理論 ,  組織化 ,  ネットワーク ,  *脳 ,  トレードオフ ,  相互接続 ,  ヒト ,  経路選定 ,  通信 ,  モデル ,  酔歩 ,  神経科学 ,  定式化 ,  計算機アーキテクチャ

著者キーワード (7件)： ネットワーク通信動力学 ,  代謝資源 ,  損失性圧縮 ,  レート歪理論 ,  統合 ,  階層的組織化 ,  ネットワークハブ

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： ヒト ,  脳 ,  ミクス ,  経済 ,  コーディング