fNIRS 測定で脳のネットワークダイナミクスを調べるために独立成分分析とグレンジャーの因果関係を組み合 わせる

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Combining independent component analysis and
Granger causality to investigate brain network dynamics
with fNIRS measurements
Biomedical optics express, Optical Society of America , 2013, vol.4, no.11, p.2629-2643

グレンジャーの因果関係マッピング(GCM)および独立成分分析(ICA)を組み合わせた新たな戦略は,機能
的近赤外分光法(fNIRS)測定データを使用して認知プロセスの根底にある複雑なニューラルネットワークのダイ
ナミクスを明らかにすることである.GCM とICA を組み合わせたアルゴリズムは,次の2 つの手順を実装して
いる.まず,ICA による皮質活性部位の領域の抽出を行い,ROI のボクセル間でグレンジャー因果関係を用いて,
ローカルなネットワークの直接の因果影響を推定する.私たちの結果は,ICA と合わせてGCM の使用が効果的
にNIRS データに基づいて,時間周波数領域における方向性脳ネットワークダイナミクスを識別することが可能
である.