注意欠陥多動性障害の時間知覚に対するワーキングメモリの影響の調査

Exploring the Effects of Working Memory on Time Perception in Attention Deficit Hyperactivity Disorder
Lee, Hom-Yi and Yang, En-Lin Psychological reports, vol.122, pp.23–35, 2019

注意欠陥多動性障害(ADHD)の子供は,しばしば時間知覚の欠陥があると報告されている.ただし,ワーキングメモリのタスクのパフォーマンスと時間知覚の間には強い関係がある.したがって,ADHDの子どもの時間知覚のパフォーマンスの低下は,ワーキングメモリの不足に起因する可能性がある.この研究では,参加者のワーキングメモリが個別に評価された.したがって,ワーキングメモリとADHDの子供の時間知覚との関係を探索することが可能である.ADHDの56人の子供と健康なコントロール群の子供は,ワーキングメモリと時間知覚を測定するタスクを完了した.結果は,ADHDの子供の時間弁別能力はコントロール群よりも劣っていることを示した.しかし,時間知覚とワーキングメモリの間には強い関連があった.ワーキングメモリと知性を制御した後,ADHDの子供の時間弁別能力は,コントロール群の時間弁別能力より有意に劣っていなかった.ADHDの子供には,時間知覚とワーキングメモリの間に相互依存関係があることを提案する.

プライムド主観的錯覚輪郭注意タスクを用いた持続的注意の統合された機能的・認知的基礎の研究

Studying the integrated functional cognitive basis of sustained attention with a Primed Subjective-Illusory-Contour Attention Task
B.U. Cowley Scientific reports, vol. 8, 2018.

持続的注意は,日常生活,仕事,学習,または注意障害の影響を受けたときに重要な役割を果たす.注意の神経相関の研究は,一般的に,持続的注意を,コンピュータ化された継続的なパフォーマンステストで測定された孤立した構造として扱う.ただし,どのような生態学的な状況でも,持続的な注意は他の実行機能と相互作用し,低レベルの知覚処理に依存する.このような相互作用は,たとえば,干渉の抑制,および複雑な階層的刺激の処理で発生する.どちらも生態学的な注意を成功させるために重要である.より高い認知の神経相関に関するさらなる研究の必要性に動機付けられ,高解像度脳波計で測定された17人の健康な被験者における注意のこれらの相互作用を調査する実験を提示する.参加者は,複雑な知覚処理中に干渉抑制を誘導するために,ゲシュタルト刺激ターゲットにディストラクタプライムを提示する,Primed Subjective Illusory Contour Attention Task (PSICAT)という2つの代替強制選択コンピューターパフォーマンステストを実行する.行動と脳の画像解析を使用して,タスクに関連しない不一致がタスクに関連する刺激条件よりも強い行動と神経反応を引き起こすことができるという注意障害の研究における潜在的に重要な新しい結果を示す. PSICATは,次のURLでオープンソースコードリポジトリとして利用できるため,研究者は再利用して要件に適合可能である.

ヒトの機能的脳ネットワークにおける特性のような違い

Trait-like variants in human functional brain networks

Seitzman, Benjamin A and Gratton, Caterina and Laumann, Timothy O and Gordon, Evan M and Adeyemo, Babatunde and Dworetsky, Ally and Kraus, Brian T and Gilmore, Adrian W and Berg, Jeffrey J and Ortega, Mario and others Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 1, pp. 2019-2932, 2019

安静時の機能的磁気共鳴画像(fMRI)は,グループレベルの機能的脳組織の収束的な説明を提供している.最近の研究により,個人で特定された機能的ネットワークには,グループレベルの記述とは異なる局所的な特徴が含まれていることが明らかになった.これらの機能をネットワークバリアントとして定義する.これらの研究に基づいて,ネットワークバリアントの分布が脳組織の安定した特性のような違いを反映しているかどうかを尋ねる.高度にサンプリングされた個人のいくつかのデータセット全体で,ネットワークバリアントは個人内で非常に安定し,特徴的な場所にあり,大規模なグループ全体の特徴的な機能ネットワークに関連付けられ,ネットワークバリアントのタスク誘発シグナルは,行動の違いに関連するネットワークバリアントの特性に基づいて,個人がサブグループにクラスター化される.これらの結果は,ネットワークバリアントの分布が,機能的脳組織における安定した特性のような機能的に関連する個人差を反映している可能性があることを示唆している.

健常ボランティアにおける短期間マインドフルネス瞑想後の領域均一性と機能的結合性の変化

Alterations of Regional Homogeneity and Functional Connectivity Following Short-Term Mindfulness Meditation in Healthy Volunteers

Xiao, Qin and Zhao, Xingrong and Bi, Guoli and Wu, Lisha and Zhang, Hongjiang and Liu, Ruixiang and Zhong, Jingmei and Wu, Shaoyuan and Zeng, Yong and Cui, Liqian and others Frontiers in Human Neuroscience, vol.13, pp.1-12, 2019

マインドフルネスは,今この瞬間においての経験に対して判断せずに認識することと説明される.持続的なマインドフルネスの実践は,個人のwell-beingにも有益な影響を与える可能性がある.例えば,マインドフルネス瞑想は感情制御を改善するための効果的なアプローチの一つである.具体的には,マインドフルネス瞑想訓練の初期段階では,注意制御や実行機能に関する感情観察システムが強化される.デフォルトモードネットワーク(DMN)における活動の減少は,おそらくマインドワンダリングの減衰に対応している.本研究では,前頭葉頭頂皮質とDMNの機能的活動の変化は短期間マインドフルネス瞑想によって誘発される可能性があることを仮説とした.この研究では,8週間のマインドフルネスストレス低減法(MBSR)の前後で,健常被験者はマインドフルネスアンケートと感情測定,及び安静時の機能的磁気共鳴画像法を使用して評価された.右利きの,瞑想経験のない16人が登録された.別の16人の人口統計学的に一致した,瞑想経験のない健常な成人がコントロールとして採用された.MBSRの前後で評価が比較された.右上頭頂小葉,及び左中心後回(PoCG)の領域均一性の増加,及びPoCG関連ネットワークの機能的接続性の変化がMBSR後に観察された.マインドフルネスアンケートのスコアも改善され,MBSR後のマイナスの影響は大幅に減少した.後頭部の関与の減少とともに,我々の結果は,マインドフルネス初心者の頭頂皮質のより強い関与の傾向を示唆している.この研究は,短期間マインドフルネス瞑想による感情処理の最適化に関する新しい根拠を提供する.

機械学習回帰アルゴリズムとサンプルサイズが機能的接続に基づく行動予測に及ぼす影響

The effect of machine learning regression algorithms and sample size on individualized behavioral prediction with functional connectivity features
Cui, Zaixu and Gong, Gaolang Neuroimage, vol.178, pp.622–637, 2018

機械学習回帰(ML)アプローチを使用した個別の行動/認知予測はますます適用されている.特定のML回帰アルゴリズムとサンプルサイズは,予測精度に重要な影響を与える2つの重要な要素である.しかし,ML回帰アルゴリズムと個別の行動/認知予測パフォーマンスのサンプルサイズの影響は包括的に評価されていない.この問題に対処するために,本研究には一般的に使用される6つのML回帰アルゴリズムを用いる.OLS回帰,LASSO回帰,リッジ回帰,エラスティックネット回帰,線形サポートベクトル回帰(LSVR),および関連性ベクトル回帰(RVR).さまざまなサンプルサイズに基づいて特定の行動/認知予測を実行した.具体的には,Human Connectome Project(HCP)の公開されている静止状態機能的MRI(rs-fMRI)データセットを使用し,特徴量として脳全体の静止状態機能的接続(rsFC)またはrsFC強度(rsFCS)を抽出した.HCPコホート全体からサブサンプリングすることにより,25のサンプルサイズ(20~700の範囲)を調査した.rsFCベースのLASSO回帰は他のアルゴリズムよりも著しく劣っており,rsFCSベースのOLS回帰は他のアルゴリズムよりも著しく劣っていた.アルゴリズムと特徴量の種類に関係なく予測精度とその安定性は,サンプルサイズの増加とともに指数関数的に増加した.用いたアルゴリズムとサンプルサイズの効果の特定のパターンは,fMRIデータの再テスト,さまざまなイメージング前処理スキームで処理されたデータ,さまざまな行動/認知スコアを使用した予測でよく再現されたため,効果の優れた堅牢性/一般化を示している.現在の調査結果は,選択されたML回帰アルゴリズムとサンプルサイズが行動/認知の個別の予測にどのように影響するかについての重要な洞察を提供し,関連する調査でML回帰アルゴリズムまたはサンプルサイズを選択するための重要なガイダンスを提供する.

マインドフルネス瞑想訓練と実行制御ネットワーク安静状態機能的接続:無作為化対照試験

Mindfulness Meditation Training and Executive Control Network Resting State Functional Connectivity: A Randomized Controlled Trial
Taren, Adrienne A and Gianaros, Peter J and Greco, Carol M and Lindsay, Emily K and Fairgrieve, April and Brown, Kirk Warren and Rosen, Rhonda K and Ferris, Jennifer L and Julson, Erica and Marsland, Anna L and others Psychosomatic medicine, vol.79, pp.674-683, 2017

“目的
マインドフルネス瞑想の訓練は,以前に実行制御(注意,作業記憶,認知制御など)の行動測定を強化することが示されているが,これらの改善の根底にある神経メカニズムはほとんど知られていない.ここでは,実行制御ネットワークのハブである背外側前頭前野(dlPFC)と実行機能を調整する前頭頭頂部領域間の機能的接続を強化することにより,マインドフルネス訓練の介入が実行制御を促進するかどうかを調査する.
方法
心理的苦痛のレベルが高い35人の成人が,集中的なマインドフルネス瞑想またはリラクゼーショントレーニングの3日間のRCTに参加した.参加者は,介入の前後に安静状態のfMRIスキャンを行った.マインドフルネス瞑想の訓練により,dlPFCと前頭頭頂制御ネットワーク領域間の安静状態における機能的結合性(rsFC)が増加するかどうかを調査した.
結果
リラクゼーション制御に関連するマインドフルネス訓練後,左dlPFCは右下前頭回(T = 3.74),右中前頭回(T = 3.98),右補足眼野(T = 4.29),右頭頂皮質(T = 4.44),及び左中側頭への接続性の増加を示した(T = 3.97;すべてのp<0.05).右dlPFCは,右中前頭回への接続性の増加を示した(T = 4.97,p<0.05). 結論 マインドフルネス訓練は,dlPFCと背側ネットワーク(上頭頂小葉,補足眼野,MFG),及び腹側ネットワーク(右IFG,中側頭/角回)領域間のrsFCを増加させることが分かった.これらの知見は,rsFCは高レベルの心理的苦痛を持つ個人ではマインドフルネスの介入によって強化される特定の神経回路を特定することにより,活動的な瞑想中における実行機能に関連する脳領域間の機能的接続性を示す以前の研究を拡張する.

瞑想の根底にある動的な複雑さを特徴付ける

Characterizing the Dynamical Complexity Underlying Meditation
Escrichs, Anira and Sanjuan, Ana and Atasoy, Selen and Lopez-Gonzalez, Ane and Garrido, Cesar and Camara, Estela and Deco, Gustavo bioRxiv, vol. 1, pp. 521963, 2019

過去2500年にわたって,瞑想を用いて瞑想的な伝統が心の性質を探ってきた.最近では,瞑想に関するニューロイメージング研究により,瞑想者の脳の機能と構造の違いが明らかになった.それにもかかわらず,根底にある神経メカニズムはまだ不明である.瞑想がどのように脳を介してグローバルアクティビティを形成するかを理解するために,Intrinsic Ignition Frameworkを使用して,脳全体の機能ネットワーク全体の時空動態を調査した.最近のニューロイメージング研究では,意識のさまざまな状態が,その根底にある動的な複雑さ,つまりコミュニケーションの広さをどのように誘発し,時間と空間にわたって脳を介して分配するかが異なることが示されている.この作業では,安静時および瞑想中(呼吸に焦点を当てた)に機能的磁気共鳴画像(fMRI)を使用して,コントロールと瞑想実践者を測定した.私たちの結果は,瞑想の根底にある動的な複雑さは,瞑想者グループでは安静時よりも複雑さが少ないことを示しているが,対照グループではそうではない.さらに,安静状態中に,瞑想実践者の脳活動は,対照群で観察されたものよりも高い準安定性(すなわち,時間とともにより広い動的形態)を示したことを報告する.全体として,これらの結果は,瞑想状態が安静状態と比較して異なる動的形態で動作することを示している.

マインドフルネスベース治療法によるオピオイド依存患者のデフォルトモードネットワークにおける接続の調整

Mindfulness-based therapy modulates default-mode network connectivity in patients with opioid dependence
Fahmy, Reham and Wasfi, Maha and Mamdouh, Rania and Moussa, Kareem and Wahba, Ahmed and Schmitgen, Mike M and Kubera, Katharina M and Wolf, Nadine D and Sambataro, Fabio and Wolf, Robert Christian European Neuropsychopharmacology, vol.29, no.5, pp.662–671, 2019

近年,マインドフルネスベースのプログラムは,物質使用障害(SUD)の治療において有望な臨床効果を示している.いくつかの研究では,マインドフルネスを瞑想実践者のデフォルトモードネットワーク(DMN)接続の減少に関連付けたが,SUD患者におけるその影響を調査した研究はわずかである.この研究の目的は,治療の最初の月にマインドフルネスベースの治療(MBT)を受けているアヘン依存患者のDMN接続の変化を検出することである. MBTまたは通常の治療(TAU)グループに割り当てられた32人の患者からのデータを治療の4週間前と後の1.5Tの安静時機能MRIを使用して調査しました.独立成分分析(ICA)を用いて前部と後部DMNサブシステムを調査した.治療後の接続性の変化は,衝動性,苦痛耐性,およびマインドフルネスの尺度に関連していた.TAUと比較してMBTを受けている患者では治療後のマインドフルネススコアの増加が見られた.前方DMN内でTAUと比較してMBTを受けた患者では、右下前頭皮質の結合性の低下が検出された.さらに,MBTグループ内では治療後に右上前頭皮質の接続性が検出された.下前頭皮質機能は,マインドフルネス測定と有意に関連していた.データは,MBTがアヘンの禁欲中に役立つことを示唆しており,オピエート依存患者では,DMN内の異なる機能的接続の変化がMBTに関連している.

MCI 診断のための強度と類似度が導く集団レベルの脳機能ネットワーク構成

Strength and similarity guided group-level brain functional network construction for MCI diagnosis
Yu Zhang, Han Zhang, Xiaobo Chen, Mingxia Liu, Xiaofeng Zhuc, Seong-Whan Lee,Dinggang Shen Pattern Recognition, 88, 421-430, 2019

スパース表現を基にした脳機能ネットワークモデリングはしばしば,ネットワーク構造における大きな被験者間変動の結果をもたらす.これは,グループ間比較における統計的検出力を下げたり,個人化された脳疾患の診断の一般化可能性を捻じ曲げだりする可能性がある.グループスパース表現(GSR)は,そのような「被験者間でのネットワーク類似度を増やすことによる制限」を軽減させるが,今度は異なるグループ被験者間を十分に分離することに失敗する(例えば,患者群と制御群).この研究では,グループ内の一貫性を保ったまま,高いグループ間の分離能力を獲得することために,個人の機能的結合情報を GSR を基にしたネットワーク構造のフレームワークに統合することを提案する.この手法では,同じグループの被験者群は異なるグループの被験者群よりも,一般的により高い類似度を持つという観測に基づいている.このために,BOLD 信号の時系列相関に基づいた低次元機能的結合(LOFC),被験者間の LOFC の類似度に基づいた高次元機能的結合(HOFC)の両方を利用した,strength and similarity GSR(SSGSR) と呼ばれる手法を提案する.実験では,軽度認知障害(MCI)被験者と健常者制御群の rsfMRI データを用いて,提案手法と他の最先端の脳ネットワークモデリング手法との比較がなされた.個別化された MCI の識別率の結果は,個々で一貫した脳機能ネットワーク構成と十分に保持されたグループ間の脳機能ネットワーク構造の特徴のバランスを獲得できることが示された.この新手法はまた,将来,コネクトームベースの個別化された脳の疾患の診断の有望で一般化されたソリューションを提供する.

ヒトの脳活動からの深層画像再構成

Deep image reconstruction from human brain activity
Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani PLoS computational biology, vol.15, pp.e1006633, 2019

知覚と画像の精神的な内容は,脳内の階層表現にエンコードされていると考えられているが,知覚内容を視覚化する試みは,複数の階層レベルを活用できず,知覚画像の再構成は困難であった.近年の研究により,機能的磁気共鳴画像法(fMRI)によって測定された視覚皮質活動は類似した入力画像により事前学習した深層ニューラルネットワークにより解読可能であることが示された.本研究では,画像のピクセル値を最適化し,深層ニューラルネットワークの特徴を類似させることで,複数の階層における人の脳活動を解読する新たな画像再構成方法を提案する.我々の方法により,視覚した自然画像に類似した画像を確実に再構成可能あることが示された.深層生成ニューラルネットワークにより事前に生成された自然画像は,意味のある細部を効果的に表現した.複数のニューラルネットワークを組み合わせることにより,生成された画像の視覚的な品質が向上することが,ヒトの評価により保証された.モデルは自然画像のみでトレーニングされたが,人工画像に対しても正常に動作し,モデルが標本にのみ一致していないことが示された.同じ解析を精神的な画像に適用し,初歩的な精神的な内容の再構成を行った.我々の結果は,我々の方法が階層的神経表現を効果的に組み合わせて知覚的および主観的な画像を再構築し,脳の内部への新しい窓を提供できることを示唆した.