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J-GLOBAL ID：201702225910301014   整理番号：17A0046567

非侵襲的電磁波ソースイメージングとGrangerの因果律解析:電気生理学的コネクトーム(eコネクトーム)アプローチ

Noninvasive Electromagnetic Source Imaging and Granger Causality Analysis: An Electrophysiological Connectome (eConnectome) Approach

著者 (5件)： Sohrabpour Abbas (Department of Biomedical Engineering, University of Minnesota) ,  Ye Shuai (Department of Biomedical Engineering, University of Minnesota) ,  Worrell Gregory A. (Department of Neurology, Mayo Clinic) ,  Zhang Wenbo (Minnesota Epilepsy GroupUnited Hospital) ,  He Bin (Department of Neurology, University of Minnesota)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 63  号： 12  ページ： 2474-2487  発行年： 2016年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  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： 目的:統合ソースイメージング技術と指向性接続解析は,非侵襲的な方法で基礎となる脳ネットワークに関する有用な情報を提供することができる。以前は,ソース画像技術が,活動の源を決定するか,またはGranger因果関係分析のためのソース時間経過を抽出するために成功裏に使用されてきた。本研究では,ネットワークノード[関心領域(ROI)]を見つけ出すためのソースイメージングアルゴリズムを使用し,その後のGranger因果解析のための起動時系列を抽出した。この作業の目的は,非侵襲的な電磁気信号からネットワークノードを客観的に見つけ出し,活性化時間コースを抽出し,抽出されたシリーズについてGranger分析を適用して,現実的な条件下で脳ネットワークを研究することであった。方法:ソースイメージング法を用いてネットワークノードを特定し,時間経過を抽出し,次に基礎となる脳ネットワークの方向性機能的接続性を描写するためにGranger因果律分析を適用した。基礎となるネットワーク(ノードおよび接続パターン)が分かっているコンピュータシミュレーションの研究を行なった。さらに,このアプローチを,部分癲癇患者において,脳波および/または脳磁図(MEG)によって記録した発作および発作信号から癲癇ネットワークを研究するために評価した。結論:筆者らの研究では,Granger因果律分析と組み合わせたソースイメージングアルゴリズムが,基礎となるネットワークを(ネットワークノードの位置とノード間の接続性の両方で)正確に識別できることを示した。重要性:統合ソースイメージングとGranger解析技術は,正常または病的な脳状態を研究するための効果的なツールである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： 生体記録図 ,  *伝達関数 ,  *因果律 ,  *電気診断 ,  時系列 ,  モデル
準シソーラス用語： コネクトーム ,  *Granger因果律 ,  *脳波記録 ,  脳モデル

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 非侵襲的 ,  電磁波 ,  ソース ,  イメージング ,  因果律 ,  解析 ,  電気生理学 ,  コネクトーム