適度な感情の規制に関わる背側および腹側前頭前野質の効果的なコネクティビティの変化

hanges in Effective Connectivity Between Dorsal and Ventral Prefrontal Regions Moderate Emotion Regulation
Morawetz, Carmen and Bode, Stefan and Baudewig, Juergen and Kirilina, Evgeniya and Heekeren, Hauke R
Cerebral Cortex, Vol.26, pp.1923-1937, 2015

潜在的に感情的に覚醒する事象の認知再評価は,前頭前皮質(PFC)内のトップダウン評価システムに基づい ていると提案されている.しかし,前頭前皮質がどのように相互作用して感情反応を制御し,調節するかは依然として不明である.本研究では,再評価に関与する背側および腹側前頭前野質間の機能的相互関係を特徴づけるた め,fMRI と動的因果モデリング(DCM)を用いた.具体的には,非常に激しいスポーツ映画クリップに反応し た感情のアップ,ダウンレギュレーションにおける下前頭回(IFG),背側前頭前皮質(DLPFC)および他の再評 価関連領域(補助運動野,縁上回)の間の効果的な接続性を検証した.結果,DLPFC は IFG と強く相互接続し ており,前頭前野感情調節ネットワークの中心ノードであることを見出した.さらに DCM 分析は,DLPFC から IFG への接続強度の興奮性変化と再評価における IFG と DLPFC の間の接続強度の抑制性変化を明らかにした.

ヒトの脳の個別化された分割を生成するためのサブモジュールによるアプローチ

A Submodular Approach to Create Individualized Parcellations of the Human Brain
Mehraveh Salehi, Amin Karbasi, Dustin Scheinost, R. Todd Constable
Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention 2017, pp 478-485
20171212knakamura

fMRIなどの脳機能イメージングに関する近年の研究は,脳をネットワークとしてモデル化することを試みている.ネットワーク内のノードを定義するための従来の機能的接続性に基づくアプローチは,類似したボクセルをまとめてグループ化する方法であり,機能的な分割として知られている.ヒトの脳の分割に関する以前の研究の大部分は,集団全体のデータによるグループレベルの分析を採用していいる.しかし,これらの方法は,個人間のばらつきや接続性の一意性を無視している.これは特に,単一の機能性アトラスがすべての個人または状態に適切でない場合がある.我々は,個体差を説明するために,個人の分割アプローチを開発した.このアルゴリズムは,初期の集団レベルの分割を初期状態として,局所的な標本ベースのサブモジュールクラスタリング法を用いて個別化された分割を生成する.個別化された分割の有用性は.機能的ネットワークを使用してIQを予測する予測モデルの精度によって実証された.

G-CNN:グリッド畳み込みニューラルネットワークによる物体検出

G-CNN: Object Detection via Grid Convolutional Neural Network
Qishuo Lu, Chonghua Liu, Zhuqing Jiang, Aidong Men, Bo Yang
IEEE Access, vol. 5, pp. 24023-24031, 2017
20171212_ttamaki

“我々は位置検出グリッド特徴マップに依存する物体検出システムを提案する.
最先端の物体検出ネットワークは,画像レベル分類タスクのために設計された大規模なデータセット(例えば,ILSVRC 2012)で事前に訓練された畳み込みニューラルネットワークを用いている.画像レベル分類タスクは並進不変性を優先するが,物体検出タスクはある程度の並進変動を示す局所表現を必要とする.このジレンマに対処するために,グリッドの形で特徴マップ内のオブジェクトの特定の位置をアクティブにするグリッドコンボリューションレイヤーと呼ばれる位置に対してセンシティブな畳み込みレイヤーを構築する.エンドツーエンドのトレーニングでは,グリッドプーリング層の関心領域は,特殊なグリッド特徴マップを学習するために畳み込みレイヤーの最後のセットを導く.PASCAL VOC 2007データセットの実験では,本手法が,高速な領域ベースの畳み込みニューラルネットワークや全結合の畳み込みネットワークなどの強力なベースラインよりも大幅に優れていることを示した.ResNet-50にこの方法を適応すると,他のトリックなしに平均平均精度を74.8$%/74.2%から79.4%に改善した.さらに,異なるネットワーク(ResNet-101)とデータセット(PASCAL VOC 2012およびMS COCO)で同様の結果を達成している.”

縦断的タスクに基づいたfMRIの縦断的テストの信頼性:発達研究への示唆

Test-retest reliability of longitudinal task-based fMRI: Implications for developmental studies
Megan M. Herting, PraptiGautam, ZhanghuaChen, AdamMezher, Nora C. Vetter
Developmental Cognitive Neuroscience, Available online 13 July, 2017
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“小児および青年期における脳の発達の変化をより正確に同定するための縦断的実験設計の,
fMRI研究が大きく進歩している.脳の発達の典型的および非典型的パターンについての理解には縦断的なfMRI研究が必要であるが,fMRIのBOLD信号で観察される変動性および発達中の集団における縦断的テストの信頼性が懸念されている.ここでは,クラス内相関係数(ICC)によって指標付けされた小児および青年のfMRIテスト(5〜18歳)の縦断的テストの信頼性の現在の状態をレビューする.発達型認知神経科学研究におけるfMRIの再テストの信頼性を向上させる方法を強調することに加えて,縦断的なfMRIの研究デザインの設計,分析,結果報告に関する対話のプラットフォームを開拓する.”

自発的な欺瞞における性別による違い:fNIRSを用いたハイパースキャニング研究

Gender difference in spontaneous deception: A hyperscanning study using functional near-infrared spectroscopy
Zhang, M., Liu, T., Pelowski, M., Yu, D.
Scientific Reports,vol. 7, no. 1, pp.7508, 2017
20171115 mmizuno

これまでの研究では,欺瞞の神経基盤は medial frontal cortex (MFC), superior temporal sulcus (STS), temporo-parietal junction (TPJ)などの領域のネットワーク関与していることが実証されている.しかし,既存の研究では主に受動的な欺瞞のパラダイム使用しており,被験者はある条件に陥るように指示されている.また,一人の被験者の脳内メカニズムに焦点が当てられている.本研究では,実際の社会的相互作用におけるより自然な欺瞞の神経基盤を調査するため,functional near-infrared spectroscopy (fNIRS)によるハイパースキャンニング技術を用いて,2人のギャンブルトランプゲームにおける参加者の前頭部-側頭部の脳活動を計測した.我々は,正直な行動時と比較して,不正行為時においてTPJの活性が大きいことを示した.さらに,被験者間の脳内相関関係の分析の結果から,特に女性においてSTSは正直な行為ではなく欺瞞に関与していることを明らかにした.これらの結果は,STSが自発的な欺瞞時において相手の思考を調整することに関連するメンタライジングに重要な役割を果たしている可能性を示唆している.我々の知る限りでは,この研究は初めて実際の対面相互作用における欺瞞の脳内相関を調査したものである.したがって,複雑な社会行動研究の新たな方法を提供していると期待している.

脳活動の非侵襲的モニタリングのための多チャンネル近赤外分光法(NIRS)システム

Multi-channel Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) System for Noninvasive Monitoring of Brain Activity N. Hemmati,S. K. Setarehdan,H. A. Noubari
Proceedings of the IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics,vol. 2,no. 7,pp.212-215,2012
171205 syokoyama

“近赤外分光法は,600-900nmの範囲の光を用いて組織の血行力学的活動を監視する非侵襲的光学的方法である.神経科学,新生児脳の監視,筋肉生理学およびブレインコンピュータインタフェース(Bel)のような様々な医療分野において,この方法を利用するための様々な技術および装置が開発されている.本論文では,二波長,多チャンネル,連続波近赤外脳画像装置の設計と実装について述べる.この設計の目的は,前頭前野の皮質活動の血行力学的反応を監視することが可能な小型化された手頃で価格を無視できるシステムを作ることである.システムは,センサパッド,制御ボード,バッテリ,およびデータ収集(DAQ)カードで構成されている.DAQカードはデータを取得してデジタル化し,それをオキシヘモグロビン(HbO2)およびデオキシヘモグロビン(Hb)の濃度変化としてリアルタイムで時間および空間情報を表示するためにコンピュータに送信する.さらに,DAQは制御ボードに制御信号を提供する.
システムの性能を試験するため,ヒトの脳組織の光学的特性およびHbおよびHbO2濃度の変化をシミュレートする静的ファントムを用いて実験を行った.

前頭-頭頂注意ネットワークの機能評価:安静状態のfMRI と注意ネットワークテストからの洞察

Assessing the function of the fronto-parietal attention network insights from resting-state fMRI and the attentional network test
S. Markett, M. Reuter, C. Montag, G. Voigt, B. Lachmann, S. Rudorf, C.E. Elger and B. Weber
Human brain mapping, Vol.35, No4., 1700-1709, 2014
2017 rhagiwara

“近年,様々な固有コネクティビティネットワーク(ICN)が安静時の脳において同定されている.前頭-頭頂ICN は注意プロセスに関与しているという仮説が立てられている.この主張の証拠は,持続的な注意を必要とするタスク中に関与する脳領域の共同活性化を示すタスク関連の活性化研究に由来する.本研究では,機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)を使用して,前頭-頭頂ネットワーク内の機能的コネクティビティが安静状態に直接関わることを実証した.我々は,複数の関心領域からの機能的コネクティビティデータにグラフ理論を適用し,MRI環境外で別セッションで取得した注意ネットワークテスト(ANT)によって提供される注意行動の測定値との関連性について検証した.ネットワーク内のノードのグローバルおよびローカルのコネクティビティの中心性のあ
る測定値との強力な統計的関連性が,注意の警告および実行制御サブ機能によって検出された.この結果は,ICNの機能的意義と前頭-頭頂注意ネットワークの仮説的役割についてさらなる証拠を提供する.”

マインドワンダリングでの運転:マインドワンダリングが運転パフォーマンスに及ぼす影響

Driving With the Wandering Mind: The Effect That Mind-Wandering Has on Driving Performance
Yanko, Matthew R and Spalek, Thomas M
Human factors 56.2 (2014): 260-269.
20171204_yfujiwara

本実験の目的は,ドライビングシミュレータを用いて心の状態(マインドワンダリング,もしくはタスク集中時)が運転パフォーマンスに及ぼす影響の調査である.マインドワンダリングは,目標指向の思考に干渉すると考えられている.それはおそらく,運転しているときにマインドワンダリングが運転パフォーマンスの重要な側面で障害につながる可能性がある.2 つの実験において,私たちはマインドワンダリングが平均速度,および車間距離などの突発現象に対する応答性を妨げると考える.高性能運転シミュレータで自動車追従手順を使用し,参加者を無作為に探査し,その時点で作業中であるかマインドワンダリングにあるかを示した.尺度には,参加者のプローブに対する応答を分析した.作業中の時と比較して,マインドワンダリングでの参加者が突発事象に対する応答時間がより長いことを示し,より速い速度で運転し,車間距離をより短く維持した.これらの知見により,マインドワンダリングが広範囲の運転応答に影響し,より高い衝突リスクにつながる可能性があることを示した. /git/personal/yfujiwara/LiteratureSearch/09 Driving performance, Distracted driving, Mind wandering

リアルタイム近赤外分光法を用いたニューロフィードバックは皮質活動に関連して運動想起を高める

Neurofeedback Using Real-Time Near-Infrared Spectroscopy Enhances Motor Imagery Related Cortical Activation
Mihara, Masahito and Miyai, Ichiro and Hattori, Noriaki and Hatakenaka, Megumi and Yagura, Hajime and Kawano, Teiji and Okibayashi, Masaki and Danjo, Nobuyoshi and Ishikawa, Akihiro and Inoue, Yoshihiro and others
PloS one, vol.7, No.3, pp. e32234, 2012
20171205_sfujii

“これまでの証拠は運動想起および運動遂行が共通の神経ネットワークを共有することを示す.
したがって,脳卒中患者のリハビリテーション制度には,運動想起の形態の精神的訓練が有利な結果をもたらしている.
運動想起を直接モニタリングすることは困難であるため,運動想起に関連する皮質活動のフィードバック(ニューロフィードバック)は,運動想起の精神的訓練の有効性を高めるのに役立つ可能性がある.
近赤外分光法(NIRS)によって媒介されるリアルタイムニューロフィードバックシステムの実現可能性および有効性を決定するために,2つの別の実験を行った.
実験1は,5人の被験者で行われ,運動実行タスク中のリアルタイム皮質酸素化ヘモグロビン信号フィードバックが,オフラインで計算された基準ヘモグロビン信号と相関するかどうかを評価した.
結果は,NIRS媒介ニューロフィードバックシステムが酸素化ヘモグロビンシグナル変化をリアルタイムで確実に検出することを実証した.
実験2では,21人の被験者が,関連する皮質信号および関連性のない偽信号からのフィードバックを用いて,指の運動の運動想起を実施した.
実際のニューロフィードバックは,擬似フィードバックと比較して,前頭皮質の著しく大きな活性化および運動感覚運動想起に対するより大きな自己評価スコアを誘導した.
これらの知見は,NIRSを介するリアルタイム神経フィードバックシステムが運動感覚運動想起の性能に及ぼす可能性と潜在的有効性を示唆している.
しかしながら,これらの結果は,このシステムが脳卒中患者における精神的練習の効果を高めることができるかどうかを決定するさらなる臨床試験を保証する.”

運動想起型BCIシステムにおける脳波信号の分類における信号分解法の比較

Comparison of signal decomposition methods in classification of EEG signals for motor-imagery BCI system
Jasmin Kevrica, Abdulhamit Subasib
Biomedical Signal Processing and Control, 2017,Volume.31,P.398-406
20171122_tishihara

“この研究では,分類タスクのためのブレインコンピュータインタフェース(BCI)システムにおける脳波(EEG)信号の分解について,3つの一般的な信号処理技術(経験的モード分解,離散ウェーブレット変換,およびウェーブレットパケット分解)を調査した.この目的のために,マルチチャンネル2クラスの運動想起データセットであるデータセットIVaを使用した.雑音除去の目的でマルチスケール主成分分析法を適用した.さらに,特定の機能グループの効果を調べるために,異なる機能セットが形成された.信号分解法のパラメータ選択プロセスも完全に説明された.我々の結果は,ウェーブレットパケット分解サブバンドから抽出されたマルチスケール主成分分析ノンノイズ統計と高次統計フィーチャの組み合わせが,92.8%の最高平均分類精度をもたらしたことを示している.我々の研究は,BCI信号の分類における高次統計と組み合わせた信号分解法の包括的な比較を提供する非常に少数のものの中の一つである.
加えて,Brain Computer Interface Systemsにおける脳波信号の分類作業の改善において,より高い周波数範囲の重要性を強調した.得られた結果は,提案されたモデルが運動想起時の脳波信号の信頼できる分類を得る可能性を有し,したがって車椅子を制御するための実用的なシステムとして使用できることを示している.また,個人が正しい動作を実行すると,適切なフィードバックが配信される現在のリハビリテーションをさらに強化することができます.このようにして,運動リハビリの成果は時間とともに改善されるかもしれない.”