脳浮腫モデルにおけるモンテカルロとファントム研究

Monte Carlo and phantom study in the brain edema models
Y. Liu,H. Wang,Y. Liu,W. Li,Z. Qian Journal of Innovative Optical
Health Sciences,vol. 10,no. 3,pp.1-11,2017
171031 syokoyama

“脳浮腫は罹患率および死亡率に重大な影響を与えるため,脳浮腫の過程を効果的に監視する非侵襲的方法を開発することが重要である.脳浮腫が生じる際に脳の光学特性が変化する.本研究の目的は,脳浮腫を測定するための非侵襲的近赤外分光法(NIRS)での監視方法を使用することの可能性と信頼性を得ることである.具体的には,脳脊髄液(CSF),灰白質および白質の水分変化を含む3 つのモデルを調査した.さらに,これらのモデルはモンテカルロ研究によって数値的にシミュレートされた.次に,組織表面上の異なる検出半径で測定された光強度を調べるためにファントム実験を行った.結果,光強度が脳浮腫及び検出半径の条件とよく相関することを示した.簡潔に,3.0 [cm] および4.0 [cm] の検出半径において,光強度は組織パラメータおよび光学特性の変化に
対する高い応答を示した.したがって,NIRS 法によって非侵襲的に脳浮腫を監視することが可能であり,光強度は脳浮腫を評価するための信頼できる単純なパラメータである.”

タスク準備中のデフォルトモードネットワーク領域とワーキングメモリネットワーク領域の協調動作

Coactivation of the Default Mode Network regions and Working Memory Network regions during task preparation
H. Koshino, T. Minamoto, K. Yaoi, M. Osaka and N. Osaka
Scientic reports, Vol.4, 2014
20171031 rhagiwara

“デフォルトモードネットワーク(DMN)領域は,様々なリソース要求タスク中に非活性化を示す.しかしなが
ら,最近の脳イメージング研究では,それらが様々な認知活動中に活性化を示すことも報告されている.さらに,
研究はDMN とワーキングメモリネットワーク(WMN)との間に負の相関があることを見出した.ここで,言語
ワーキングメモリタスクの準備段階と実行段階でのDMN およびWMN 領域の活動を調べた.結果は,中前頭皮
質および後部帯状皮質を含む中枢DMN 領域およびWMN 領域が,準備中に活性化されたことを示した.しかし
ながら,実行中にWMN 領域は活性化されたが,DMN 領域は非活性化された.これらの結果は,これらのネッ
トワーク領域の活性化が,タスク要求のためにタスク関連領域に注意資源を割り当てることによって影響される
ことを示唆している.この研究は,中枢DMN 領域がタスク準備中に活性化し,タスク実行中に非活性化を示し,
これまでの結果を拡張する.” /home/git/personal/rhagiwara/LiteratureSearch/171031 Default Mode Network, working memory network, task preparation

後続レスティングステイト時における機能的コネクティビティの一時的な感情の影響:ウェーブレット相関法によるアプローチ

Impact of transient emotions on functional connectivity during subsequent resting state -A wavelet correlation approach-
Eryilmaz, Hamdi and Van De Ville, Dimitri and Schwartz, Sophie and Vuilleumier, Patrik
Neuroimage 54.3 (2011): 2481-2491.
20171031 sikeda

安静時の脳活動の機能的特性はほとんど理解されてないが,一般的に自己監視および内向的なプロセスに 関連している.本研究では,感情的に正と負の情報が,レスティングステイト時における後続の脳活動の差異に どのように影響したかを調べた.本研究では,恐ろしい,楽しい,ニュートラルな映画に続くレスティングステ イト時を対象に被験者 15 名の fMRI データを計測した.映画視聴時よりレスティングステイト時において,前部, 後部帯状皮質(ACC,PCC),両側島皮質(Insula)および下側頭頂葉(IPL)を含むいくつかの脳領域が有意に 活性した.ウェーブレット相関法およびスモールワールドネットワーク解析を用いて,異なる周波数帯域での機能 的コネクティビティも評価した.前部帯状回と島皮質の接続は,先行する感情によってレスティングステイト時に 強く増強し,腹側,内側前頭前野と扁桃間の結合は選択的に減少した.より高い周波数帯において,これらの影響 は楽しい映画よりも恐ろしい映画の後続レスティングステイト時に顕著であった.さらに,感情刺激後の前部帯 状回と島皮質におけるレスティングステイト時の初期抑制に続いて,経時的な緩やかな回復が確認された.また, 感情は下側頭頂葉の平均活動に影響を与えなかったが,他の地域との接続性を高めた.これらの知見は,感情的 な覚醒からの回復中に収集された特定の神経回路を明らかにし,感情的に顕著な刺激においてデフォルトモード ネットワークの複雑な機能的ダイナミックスを強調する. /git/personal/sikeda/LiteratureSearch/20171031

裏切るか裏切らないか:EEG 計測による協調ゲームにおける人間の行動の読み方

Cortical Activity and Connectivity of Human Brain during the Prisoner’s Dilemma: an EEG Hyperscanning
Fallani, F. D. V., Nicosia, V., Sinatra, R., Astol, L., Cincotti, F., Mattia, D., Babiloni, F.
PloS one, vol. 5, no. 12, pp. e14187, 2010
20171025 mmizuno

人間の社会的相互作用に関与する神経機構を理解するためには,2 人以上の個体の脳活動を同時に計測し,観察された社会パターンと相関させる必要があるため困難である.我々は,hyper-brain ネットワークの概念を取り入れた.これは,単一の脳の皮質領域間の情報と2 つの異なる脳の領域間の関係を示す接続状態のことである.反復囚人ジレンマ課題中の26 人のカップルのEEG 計測により構築されたhyper-brain ネットワークのグラフ分析によって,意思決定段階で非協調的相互作用を予測する可能性を示唆した.2 人の裏切るペアのhyper-brain ネットワークは,協力的またはしっぺ返し戦略をとるペアよりも,脳間結合が有意に少なく,全体的により高いモジュール性,すなわち2 つの分離したのサブグラフを形成する傾向が有意である.hyper-brain ネットワークにおける接続性の変化を評価することによって,裏切りの判定を事前に「読み取る」ことが可能である.

デフォルトモードネットワークにおける自発的な活動を休止することは、長期間の注意勤務中のパフォーマン スの低下を予測する

Resting spontaneous activity in the default mode network predicts performance decline during prolonged attention workload
Gui, Danyang and Xu, Sihua and Zhu, Senhua and Fang, Zhuo and Spaeth, Andrea M and Xin, Yuanyuan and Feng, Tingyong and Rao, Hengyi
NeuroImage, vol.120, pp.323{330, 2017

20171025_mnishizawa

“継続的かつ長期にわたる認知的作業負荷の後,人は行動のパフォーマンスの低下および疲労感の増加であるTime-on-task(TOT) 効果を表す.TOT の影響は現代の生活に浸透していますが,その根底にある神経メカニズムは依然として理解されていない.この研究においては,16 人の健康な成人の群に20 分間のPsychomotor vigilancetask(PVT) を行い,fMRI でのresting-state を用いて,疲労およびパフォーマンスに関連する自発的な脳活動変化を調査した.被験者はPVT を行うにつれて反応時間が遅くなり,20 分間のPVT 後に自己申告した精神疲労評点が高いことに反映されるように,TOT 効果を示した.PVT 前と比較して,被験者はデフォルトモードネットワーク(DMN) において低周波ゆらぎ(ALFF) の振幅が減少し,PVT 後は視床においてALFF が増加した.さらに,PCC および内前頭前野(MePFC) におけるALFF は,PVTのその後の性能低下を予測した.これらの領域においてより高いALFF を有する個体は,20 分間のPVT を通してより安定した反応時間を示した.これらの結果は,TOT 効果の媒介におけるタスク陽性,タスク陰性のネットワークの重要な役割を支持し,fMRI によって測定された自発的振動が精神的疲労のマーカーであり得ることわ示唆する.”

注意タスク中の瞑想者と非瞑想者のDefault mode network 接続の違い

Differences in Default Mode Network Connectivity in Meditators and Non-meditators During an Attention Task
E.H. Kozasa, J.R. Sato, T.A. Russell, M.A. Barreiros, S.S. Lacerda, J. Radvany, L.E. Mello and E. Amaro
Journal of Cognitive Enhancement, pp. 1-7, 2017.
20171023tmiyoshi

健常者の非自己参照目標指向タスクの間,Default mode network(DMN)の活動は低下する.本研究では,注意パラダイムの間に,定期瞑想者と非瞑想者のDMN の機能的なつながりの違いを調べた.年齢,学歴,および性別の一致する定期瞑想者と非瞑想者に,機能的核磁気共鳴イメージング(fMRI)に適合したStroop Word-Color Task(SWCT)で視覚的に提示した単一のワードの色を答えさせた.タスクは,参加者が瞑想していないときに行われた.>画像データに基づく回帰分析は,後部帯状皮質(PCC)と左右の頭頂小葉との結合が,定期瞑想者と非瞑想者を識別するのに有用であることを示した.グレンジャー因果関係の結果は,PCC に活動が右外側頭頂皮質における活動を予測するための情報を含み,この予測の正確さは,非熟練者よりも定期瞑想者において高いことを示した.これは定期的な瞑想において,これらの2 つの領域間の強いつながりがあることを示す.定期瞑想者とは対照的に,非瞑想者ではPCC は左頭頂部の領域に影響され,この領域は非瞑想者のPCC によってより影響される.グループ間のDMN におけるこれらの機能的接続性の差異は,瞑想者と比較して非瞑想者のSWCT に,より高い頻度の注意散漫が存在する可能性が示された.

ちょっとした考え:どのようにマインドワンダリングはダイナミックな脳のコネクティビティで表現されるか

Just a thought: How mind-wandering is represented in dynamic brain connectivity
Aaron Kucyi
NeuroImage, Available online 3 July 2017
20171023 katayama

脳の領域とネットワークの役割が自発的思考の様々な要素のために定義されていることで,マインドワンダリングの脳神経科学が盛んになり始めている.しかし,脳活動の大部分は,直ちに起こっている考えを表すものではない.代わりに,自発的で組織化されたネットワーク活動は,現在の経験とは無関係の「内在的な」機能を主に反映する.脳ネットワークが主に無意識のプロセスで他の進行中の機能と並行して,マインドワンダリングをどのように表しているかについてコンセンサスは残っていない.一般的に,機能的な神経画像データのネットワーク解析では,離れた領域間の機能的コネクティビティ(FC; 相関した時系列)が数分以上に渡って検討される.対照的に,ダイナミックな機能的コネクティビティ(dFC)は,思考内容の個人内変動が起こり得るより速い時間スケールで,ニューラル・ネットワーク通信における自発的変化を特徴付ける新しい有望なアプローチである.ここでは,マインドワンダリングとFC の潜在的な関係が伝統的に文献で考慮されてきた方法を説明し,dFC マインドワンダリング関係の研究に関する方法と結果をレビューする.dFC アプローチへの課題を認識し,内部経験の変動を行動的に捕捉する一方で,意識的および無意識の処理に時間的に関連する重み付けされた接続からなる脳ネットワーク活動パターンの観点から自発的な考えを記述するフレームワークを記述する.この展望は,マインドワンダリングでのある種の解剖学的コミュニケーション手段(例えば,デフォルトモードネットワークによる)の優先的な役割を主張しながら,領域の接続性が意識的内容と直ちに関連して時間とともに変動し,最終的に思想の新しさと多様性も示唆する.

バイオフィードバックアプリケーションのための動的情報チャネルとしての瞳孔面積の変化

Pupil Size Changes as an Active Information Channel for Biofeedback Applications
Ehlers, Jan and Strauch, Christoph and Georgi, Juliane and Huckauf, Anke
Applied psychophysiology and biofeedback, Vol.41, No.3, pp.331-339, 2016
20171021_hwada

瞳孔の大きさは通常,認知・情動状態の洞察を提供する受動的な情報チャネルと考えられているが、制御は行 えていない.しかし,最近の研究では,瞳孔の活動によって指標付けられた交感神経活動において,単純な認知 手法による戦略的干渉を可能にすることを示している.短期間かつ成功数が多くないにも関わらず,快・不快画 像を用いて,被験者はベースライン変化を超えて瞳孔径を拡張することが可能となった.現在の研究では,実験 的環境の変化に基づいた包括的な応答反応が提供されている.結果,より厳しい方法論的条件(制御されたベー スライン設定および指定されたユーザーの指示)が報告された効果を強化する一方で,全体的な性能は標準偏差 1 だけ増加することを示した.したがって,効果は瞳孔レベルに限定されない.皮膚コンダクタンス変化の同時計 測結果は,誘導された自律神経性覚醒の一般的な増強を証明する.研究間の結果の安定性を考慮すると,我々は, 瞳孔面積情報が情動的監視を超え,人間とコンピュータの相互作用における能動的な入力チャネルを構成し得る と結論付ける.さらに,瞳孔径の変動は,交感神経興奮の自己誘導変化を確実に示し,このパラメータの関連性 は,将来の臨床バイオフィードバックにおけるアプローチのために強く示される.

運動想起に基づくブレイン-コンピュータ・インターフェースのスパース・フィルタ帯域による空間パターンの最適化

Optimizing spatial patterns with sparse filter bands for motor-imagery based brain-computer interface
運動想起に基づくブレイン-コンピュータ・インターフェースのスパース・フィルタ帯域による空間パターンの最適化
Yu Zhanga, Guoxu Zhoub, Jing Jin, Xingyu Wanga, Andrzej Cichockib
Journal of Neuroscience Methods, 2015, Volume.255, P.85-89
20171021_tishihara

背景:CSPは,ブレイン-コンピュータインターフェース(BCI)アプリケーションにおいて分類のための運動想起特徴抽出のために最も広く適用されている.CSPの成功した適用は,フィルタ帯域の選択に大きく依存する.しかし,最も適切なバンドは典型的には被験者固有であり,手動ではほとんど決定できない.新しい方法:本研究では,空間パターンを最適化するためのスパースなフィルタ帯域共通空間パターン(SFBCSP)を提案する.SFBCSPは,重複バンドのセットで生EEGデータからフィルタリングされた複数の信号上のCSP特徴を推定する.CSPの重要な特性をもたらすフィルタ帯域はスパース回帰を利用して監督された方法で選択されます.サポートベクトルマシン(SVM)は,MI分類のために選択された特徴上に実装される.結果:2つの公開EEGデータセット(BCI競技IIIデータセットIVaおよびBCIコンペティションIV IIb)を使用して,提案されたSFBCSP方法を検証する.実験結果は,SFBCSPがMIの分類性能を改善するのを助けることを実証する.既存の方法との比較:SFBCSPによる最適化された空間パターンは,いくつかの競合する方法と比較して全体的に優れたMI分類精度を与える.結論:提案されたSFBCSPは,MIベースのBCIの性能を改善するための潜在的な方法である.

タクシー運転手の警戒に関連した機能的結合のダイナミクス変化

Changes in functional connectivity dynamics associated with vigilance network in taxi drivers
Shen, Hui and Li, Zhenfeng and Qin, Jian and Liu, Qiang and Wang, Lubin and Zeng, Ling-Li and Li, Hong and Hu, Dewen
Neuroimage, vol. 124, pp. 367-378, 2016
20171015_yfujiwara

resting-state での機能的結合の低周波数帯の変動はノイズではなく,認知状態のシフトに関連していることを示している脳神経イメージング研究の数はますます増加している.しかし,安静時の機能的結合の変動が長期的な訓練と経験によってどのように影響するのか、どのように変化するのかについての知識は限られている.ここでは,resting-state での機能的結合が運転行動にどのように関連しているかを調査するためにスライディングウインドウアプローチを使用して,20 人の免許タクシードライバーと20 人の健常非ドライバーで比較を行った.私たちは,多変量パターン解析技術に基づいた特定の接続における低周波数変動の振幅によって,運転の経験を効果的に解読できることが分かった.興味深いことに,これらの接続の大部分は「警戒ネットワーク」と名づけられた領域内に収まっていた.さらに,警戒中の減少した振幅はタクシーの運転年数と負の相関が見られた.この結果は,警戒ネットワークと長時間の運転間にresting-state での機能的結合の時間変化依存が関連していることを示唆している.よって,脳がどのように運転行動をサポートするかについての私たちの理解を向上させるだけでなく,脳の機能的ネットワークと個人の行動に関係性が見られた.