文献

J-GLOBAL ID：201602246607450710   整理番号：16A1097602

静止状態と暗算作業中のEEG記録からの交差周波数結合状態(CFCμstates)【Powered by NICT】

Mining cross-frequency coupling microstates (CFCμstates) from EEG recordings during resting state and mental arithmetic tasks

著者 (4件)： Dimitriadis Stavros I. (CUBRIC, School of Psychology, Cardiff University, Cardiff, United Kingdom) ,  Sun Yu (SINAPSE, National University of Singapore, 28 Medical Drive, 117456, Singapore) ,  Thakor Nitish (SINAPSE, National University of Singapore, 28 Medical Drive, 117456, Singapore) ,  Bezerianos Anastasios (SINAPSE, National University of Singapore, 28 Medical Drive, 117456, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： EMBC  ページ： 5517-5520  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 脳の機能的接続性は同じ周波数の動的振動の間の同期を解析することにより,または異なる脳領域の異なる周波数の間で研究した。は異なる周波数バンド間の交差周波数結合(CFC)は大域的および局所的神経過程の協調のための搬送機構であると仮定されてきた,脳における分散情報処理を支持した。本研究では,安静時および精神作業中のCFCの動的発展を研究することを試みた。CFCの短寿命パターンが現れとしてCFCミクロ状態(CFCμstates)の概念を導入した。静止状態で,各センサでの[δ相γ振幅]カップリングのための位相-振幅結合(PAC)推定器を採用することにより比較タスク中の動的CFC(dCFC)を分析した。鉱山脳動力学のための十分に確立されたフレームワークの修正,CFCμstatesの小型レパートリーは,接続性変動をカプセル化し,さらにネットワークの機能的再編成に関する新しい洞察を提供するように導くことができることを示した。CFCμstates間の遷移動力学を解析することにより,両課題において,情報統合に重要な役割を果たしている可能性がある固有ネットワークに関する明確な証拠を提供した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 位相 ,  周波数帯 ,  鉱山 ,  センサ ,  連結性 ,  ネットワーク ,  情報処理 ,  *脳波 ,  再編成 ,  安静 ,  *周波数
準シソーラス用語： 情報フュージョン ,  精神作業 ,  脳領域 ,  *暗算 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 静止状態 ,  暗算 ,  EEG記録 ,  差周波数 ,  結合状態 ,  CFC