エントロピーに基づく不平衡光化学センサー検出とウェーブレット回帰を用いた地上歩行のためのモーション アーチファクト補正

fNIRS Motion Artifact Correction for Overground Walking using Entropy Based Unbalanced Optode Decision and Wavelet Regression Neural Network
Gihyoun Lee, Sang Hyeon Jin, Seung Hyun Lee, Berdakh Abibullaev, and Jinung An IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems, vol.13, pp.186- 193, 2017

“機能的な近赤外分光法(fNIRS)を用いて, 無傷の頭蓋骨を通した近赤外光の吸収を測定することにより, 脳の活性化を調べることができる. fNIRS は, 機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)血液酸素レベル依存性(BOLD)
シグナルと同様のヘモグロビンシグナルを測定することができる. fMRI イメージングの標準的方法である一般線
形モデル(GLM)は, fNIRS イメージング解析に適用されている. しかしながら, 被験者が動くと, fNIRS 信号は
測定中にアーチファクトを含む可能性がある. これらのアーチファクトはモーションアーチファクトと呼ばれます.
しかしながら, GLM は, モーションアーチファクトのために減退の欠点を有する. 近年, ウェーブレット及び血行
力学的応答関数に基づくアルゴリズムは, fNIRS 信号に対する運動アーチファクト補正の一般的なトレンド除去方
法である. しかし, これらの方法は, 地上を歩くタスクのような過酷な環境では性能を示すことができない. 本論文
では, エントロピーに基づく不平衡光化学センサー検出規則とウェーブレット回帰に基づく伝搬ニューラルネット
ワークを用いた新しい運動アーチファクト補正方法を提案する. 実験を通して, 提案された方法の性能は, 従来のト
レンド除去アルゴリズムと比較して, グラフィック結果, 脳活性地図, および客観的性能指標を用いて証明された.”

マインドフルネス瞑想は社会的苦痛の共感時に前部島の活動を調節する

Mindfulness meditation regulates anterior insula activity during empathy for social pain
D. Laneri, S. Krach, F.M. Paulus, P. Kanske, V. Schuster, J. Sommer and L. Muller-Pinzler
Human brain mapping, vol. 38, no. 8, pp. 4034-4046, 2017.

マインドフルネスはストレスを低減し,健康と幸福を促進することはもちろん他者に対する思いやりのある行動を増やすことが示されている.自己調節プロセスを強化し,感情反応性を低下させることで,変化した神経応答に合わせて,自分自身の痛みを伴う経験に対する苦痛を軽減する.マインドフルネスが他者の社会的苦痛の経験に対する共感に関連する苦痛および神経活性化を同様に減少させるかどうかを調べるために,本研究では,長期的なマインドフルネス瞑想(LTM)の実践の特性と状態効果を比較した.これを行うために,我々は,対照群と一致した2群のLTM実施者群の間の瞑想状態を操作しながら,社会的苦痛課題の共感時にfMRIを用いて行動データと神経活動データを取得した.結果は,他者の社会的苦痛を分かち合う際に,前部島(anterior insula:AI)および前部帯状皮質(anterior cingulate cortex:ACC)ならびに内側前頭前皮質(medial prefrontal cortex)と側頭葉(temporal pole)の活性化がLTM実践者群および対照群において増加したことを示した.しかし,他者の社会的苦痛を観察する前にマインドフルネス瞑想を実践したLTM実践者群では,左のAIの活性化は低く,マインドフルネス瞑想後のAIの活性化の強さは,LTM実践者の思いやりの性質と負の相関があった.現在のマインドフルネス瞑想は他者の苦痛を分かち合うことによって苦痛に対処するために適応メカニズムを提供し,それによって思いやりのある行動を可能にすることが示唆された.

人間の視覚野におけるKanizsa と閉塞刺激に対する空間選択的反応

Spatially selective responses to Kanizsa and occlusion stimuli in human visual cortex
de Haas, Benjamin, and Dietrich Samuel Schwarzkopf
Scientic reports 8.1 (2018): 611

低次視覚野は,接する線または共線の端が遮蔽面の存在を暗示する主観的輪郭,および物体の遮蔽された部分に反応する.本稿では,機能的磁気共鳴画像法(functional magnetic resonance imaging:fMRI)およびpopulation receptive eld(pRF)分析を用いて,主観的輪郭の画像,棒状図形のの遮蔽画像,または微妙な輝度コントラストによって定義される棒状図形の刺激画像を用いて,低次視覚野のレチノトピー応答をマッピングした.すべてのコンディションは,信号対雑音比が非常に低いにもかかわらず,低次視覚野のマッピングにおいてレチノトピー応答を生じた.独立した高コントラストマッピングデータによる信号対雑音比とコヒーレンスがV1 からV2,V3にかけて増加したことがわかった.さらに,低コントラスト輝度と錯視条件の間で,信号対雑音比またはpRF サイズの差異は見出されなかった.3 つの条件のすべてが,主観的輪郭または遮蔽に特に関連する活動ではなく,棒状刺激の場所に空間的な注意を引くことを提案する.

動的機能接続のためのモデルの予測評価

Predictive assessment of models for dynamic functional connectivity
S. F.V. Nielsen, M. N. Schmidt, K. H. Madsen and M. Morup
NeuroImage 2017

神経イメージングでは,時間の経過とともに内因性の脳組織がどのように変化するかを特徴づける動的機能的接続性(dFC) のモデルが,従来の静的解析よりも脳機能のより詳細な表現を提供することが明らかになった.文献中の多くのdFC モデルは,機能的な脳ネットワークを,個々に分離した状態を持った準安定プロセスとして表現される.しかし,モデル選定を実行し,状態の数を知る方法や,異なるモデリング過程が推定された状態の動態にどのように影響をするのかを理解していないことについてコンセンサスが欠けている.これらの課題に取り組むために,モデル評価の予測尤度アプローチを検討する.モデルは,保有テストデータの予測パフォーマンスに基づいて評価される.dFC のいくつかの顕著なモデルを検討し,我々は合成データに関する我々の枠組みを実証し,EEG における顔認証システムやMRI における安静状態という2 つに適用する.我々の結果は,EEG とfMRI の両方が,動的なモデリング手法を静的なモデルよりも優れているという証拠を示していますが,ウィンドウの長さや放出モデルなどのパラメータ設定やモデリングの前提条件により,dFC を解釈する際,推定された状態に大きな影響を及ぼし,結果として脳動態の解釈に大きな影響を与える.

機能的接続性MRIを用いた小児トゥレット症候群の多変量パターン分類

Multivariate pattern classification of pediatric Tourette syndrome using functional connectivity MRI
Deanna J. Greene, Jessica A. Church, Nico U.F. Dosenbach, Ashley N. Nielsen, Babatunde Adeyemo, Binyam Nardos, Steven E. Petersen, Kevin J. Black, Bradley L. Schlaggar
Developmental science 19.4 (2016): 581-598

“トゥレット症候群(TS)は動きや声のチックで特徴づけられる神経精神の発達障害である.
TSを有する人は症状の時間変化の予測と治療の効力の進歩に大きな恩恵を受けている.
初めのステップとして,私たちはレスティングステイト機能的接続性(RSFC)MRIで計測した脳のネットワークの活動におけるパターンが個人の属する症候群のグループを予測可能かどうかを検証するために多変量解析のサポートベクターマシーン(SVM)を適用した.TSを有する42人の小児(8-15歳)と対照的な42人の非罹患者(年齢,IQ,スキャナー内運動の一致)のRSFCデータが含まれていた.単変量の検定はグループの重要な違いを見分けられなかったが,SVMは70%の精度でグループを分類した(p<.001).私たちはまた,SVMの全体的な制度に加えて,個々の正確な分類のための信頼度を提供するSVMのバイナリ分類の新たな適応を報告する.私たちの結果は,多変量解析がいくつかの脳障害の複雑さをよりよく攻略し,TSを有する人の予後と治療結果を予測することを約束しているという主張を支持する."

ネンキー・インパティブ・ピクチャー・システム:ヨーロッパとイランにおける異文化研究

Nencki Affective Picture System: Cross-Cultural Study in Europe and Iran
Monika Riegel, Abnoos Moslehi, Jaroslaw M. Michalowski, Lukasz Zurawski, Marko Horvat, Marek Wypych, Katarzyna Jednorog, Artur Marchewka
Frontiers in psychology, vol.8, pp.274~288, 2017

従来、感情は普遍的であると仮定されてきたが、最近の研究は、感情の様々な側面が文化的背景によって媒介さ れる可能性があることを示唆している。我々の研究の目的は、視覚的感情刺激の主観的評価の場合に、これらの見 解をテストすることであった。私たちはまた、最近導入されたネンキーの効果的な画像システム(NAPS)データ ベースを異なる文化グループで検証しようとした。文化的に異なるイラン人のサンプルの感情とヨーロッパ人の 感情を比較しようとする試みはこれまでになかったので、40 人のイラン人と 39 人のヨーロッパ人から主観的な評 価を集めた。各文化グループは、規範的な感情評価を提供し、個別の感情に応じて写真を分類するように別々に求 められた。結果を分析して、個々の画像の格付けにおける文化的差異を特定した。 NAPS の 177 枚の写真は、感 情の次元(価数と覚醒)の観点からも、誘発された基本的な感情(幸せ、悲しみ、恐怖、驚き、怒り、嫌悪感)の 強さに関して評価された。国際感情映像システムを用いたこれまでの研究とは対照的に、ヨーロッパ人とイラン 人の私たちの結果は、感情次元の格付けも基礎感情の格付けも文化的グループによって異なっていないことを示 している。しかし、写真(動物、顔、風景、物体、人)の内容は、原子価や覚醒の格付けに大きな影響を与えまし た。これらの知見は、異文化感情研究におけるさらなる研究が刺激の内容を制御すべきであることを示している。

IAPS の快・不快画像への脳領域の反応:異なるネットワーク

Regional brain responses to pleasant and unpleasant IAPS pictures: Different networks
Aldhafeeri, Faten M and Mackenzie, Ian and Kay, Tony and Alghamdi, Jamaan and Sluming, Vanessa Neuroscience letters, Vol.512, pp.94-98, 2012

本研究の目的は,健常者における快情動と不快情動の処理に伴う脳回路を調べることである.本実験では 15 名 の健康なボランティア(男性 9 人,女性 6 人,年齢 30~60 歳)を対象とした.このブロックデザインの fMRI 実 験では,BOLD 信号変化を IAPS の快・不快画像に対する応答として,それぞれ中性条件と比較した.中性条件 に対する快条件では,両側前前頭皮質(PFC),前部および後部帯状回および側頭葉において有意な活性が確認さ れた(pFDRcorrected < 0.05).中性条件に対する不快条件では,扁桃体,海馬,海馬傍回,側頭葉,視覚皮質, 紡錘形回,PFC および前帯状回おいて有意な活性が確認された(pFDRcorrected < 0.05).扁桃体は主に負の感 情の処理に関与している.また,IAPS の快・不快画像の処理に関与する領域は重複している領域も存在するがそ れぞれのニューラルネットワークは特有である.

ハイパーボリュームの高速計算アルゴリズム

A Faster Algorithm for Calculating Hypervolume

While, Lyndon and Hingston, Philip and Barone, Luigi and Huband, Simon IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOL. 10, NO. 1, FEBRUARY 2006

ハイパーボリュームを正確に計算するためのアルゴリズムとして,hypervolume by slicing objectives (HSO) algorithmを提案する.これはこれまでに発表されたアルゴリズムと比較してより高速である.HSOはポイントの代わりに目的を処理する.アイデアはすでに考えられていたが,文献で正確に評価されたことはなかった.これまでに研究されていた正確なハイパーボリュームを求めるアルゴリズムは目的の数に対して指数関数的に計算量が増加する.HSOも最悪な場合では指数関数的であるが,優位に短い計算時間すなわちランダムに生成される3~8つの目的に対して2~3桁少ない計算時間を示した.したがって,HSOは一般的な最適化アルゴリズムのメトリックとしても,進化アルゴリズムの多様性メカニズムとしても,ハイパーボリュームの有用性を高める.

同時グラフ計算と分割を用いたResting-State fMRIデータによる個人の全脳アトラスの生成

Generation of Individual Whole-Brain Atlases With Resting-State fMRI Data Using Simultaneous Graph Computation and Parcellation
J.Wang, Z.Hao, H.Wang Frontiers in Human Neuroscience. Published online 2018 May 4.

人間の脳は機能的ネットワークとして特徴づけることができる.信頼性の高いネットワークを構築するためには,脳を適切に区分することが重要である.Resting-Stateの機能的接続ベースの分割は,この目標を達成するために一般的に使用される技術である.ここでは,全脳の安静時のfMRIデータに基づいた個々の被験者レベルの新規の分割アプローチを提案する.最初に単純ボクセル反復クラスタリングと呼ばれるスーパーボクセル法を,Resting-StateのfMRI時系列データに直接使用してスーパーボクセルを生成し,類似したスーパーボクセルを結合し,GWCとして知られるクラスタリング法を用いてクラスタを生成した.GWCアプローチは,エネルギー最小化により,空間情報とスーパーボクセルの複数の特徴によって,同時に最適なグラフの生成と脳の分割を行う.また,GWCは,分割結果のクラスタ数が初期化の際のクラスタ数と等しいことが保証される.GWCアプローチの結果とランダムアプローチの結果を比較することで,GWCは空間構造に大きく依存しないことが示されたたため,全脳の協調によるアプローチで遭遇する課題を回避できる.さらに,GWCアプローチを2つの競合するアプローチと比較することで,GWCが異なる評価基準の観点から,より良い分割性能を達成することが示された.

制約のある相関行列近似の為のメジャー化したアルゴリズム

A majorization algorithm for constrained correlation matrix approximation
Dan Simon, Jeff Abell Linear Algebra and its Applications vol.432, Issue 5, pp 1152-1164, 15 February, 2010

私たちは入力された行列に出来るだけ近い,ランクを指定した相関行列を示したい.そしてそれは,指定された要素がゼロでなければならない.私たちの最適性の基準は,近似誤差の加重フロベニウスノルムであり,問題を解決するために制約付きメジャー化アルゴリズムを使用する.多くの相関行列近似手法が提案されているが,この特定の問題であるランク指定と制約は今まで研究されていない.ソリューションの実現可能性,コンバージェンスおよび計算作業について説明する.また,いくつかの例も紹介する.