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J-GLOBAL ID：202202279468575821   整理番号：22A1050653

多脳ネットワークにおける有向結合は社会的交換中の一般化同期性の基礎となる【JST・京大機械翻訳】

Directed coupling in multi-brain networks underlies generalized synchrony during social exchange

著者 (7件)： Bilek Edda (Wellcome Centre for Human Neuroimaging, Institute of Neurology, University College London, 12 Queen Square, London WC1N 3AR, United Kingdom) ,  Bilek Edda (Department of Psychiatry and Psychotherapy, Central Institute of Mental Health, Medical Faculty Mannheim, Heidelberg University, Square J5, Mannheim 68159 , Germany) ,  Zeidman Peter (Wellcome Centre for Human Neuroimaging, Institute of Neurology, University College London, 12 Queen Square, London WC1N 3AR, United Kingdom) ,  Kirsch Peter (Department of Clinical Psychology, Central Institute of Mental Health, Medical Faculty Mannheim, Heidelberg University, Square J5, Mannheim 68159, Germany) ,  Tost Heike (Department of Psychiatry and Psychotherapy, Central Institute of Mental Health, Medical Faculty Mannheim, Heidelberg University, Square J5, Mannheim 68159 , Germany) ,  Meyer-Lindenberg Andreas (Department of Psychiatry and Psychotherapy, Central Institute of Mental Health, Medical Faculty Mannheim, Heidelberg University, Square J5, Mannheim 68159 , Germany) ,  Friston Karl (Wellcome Centre for Human Neuroimaging, Institute of Neurology, University College London, 12 Queen Square, London WC1N 3AR, United Kingdom)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 252  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会的神経科学の進歩は,人々を横断して,社会的交換の神経署名を同時に行った。これは,ヒトダイアド間の社会的相互作用の間に,脳領域を識別するが,基礎となるシステムレベル機構は不完全に理解されている。本論文では,高走査(h-DCM)の文脈において,2つの脳間の因果関係および有向性を評価するために,動的因果モデリングおよびBayesモデル比較を導入した。この設定において,相関ニューロン応答は,脳間(有効)接続の有無によるモデルによって説明されなければならないデータ特徴になる。脳間の連結は,一般化同期の文脈で理解でき,動的システムが互いに結合するとき,動的系がどのように同期するかを説明する。一般化同期の下で,各脳状態は,他の脳または両方の混合物によって予測することができる。結果は,脳間の効果的な連結性が,それ自体のダイアド内の特徴ではなく,社会的交換中に選択的に現れることを示す。情報の受信者に対する送信機の脳活動の因果関係を示し,2脳同期の以前の報告を説明した。本研究の意味を論じた。特に,一般化同期性を特徴づける方法は,任意の社会的接触における脳間接続の発見と,(間)脳機能の有向モデル内の被験者レベル,ダイアディックレベル,およびグループレベルに関する脳機能研究におけるh-DCMの利点を可能にする。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 因果律 ,  相互作用 ,  ニューロン ,  *脳 ,  動的系 ,  送信機 ,  モデリング ,  神経生理 ,  神経科学 ,  *同期 ,  連結性
準シソーラス用語： 被験者 ,  社会的相互作用 ,  脳活動 ,  *神経ネットワーク ,  脳機能 ,  脳領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハイパースキャニング ,  動的因果モデリング ,  h-DCM ,  共同注意 ,  社会的相互作用

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 脳ネットワーク ,  社会 ,  一般化同期 ,  基礎