結合度解析による感情理論の研究:一般化された心理生理学的相互作用とグラフ理論からの証拠

Studying emotion theories through connectivity analysis: Evidence from generalized psychophysiological interactions and graph theory
Huang, Yun-An and Jastorff, Jan and Van den Stock, Jan and Van de Vliet, Laura and Dupont, Patrick and Vandenbulcke, Mathieu
NeuroImage, Vol.172, pp.250-262, 2018
20180412 sikeda

基本的な情動理論によれば,情動はより基本的な単位に分けることができず,それぞれの基本的な感情は独自 の固有の神経回路によって表されるのに対し,感情の心理学的構築モデルは基本的な心理過程によって構築され る可変的な概念である.以前の研究では,いくつかの脳領域が異なる感情を知覚するときに共通して活性化され ることを示すことによって,一般的な情動ネットワークとして心理学的構築モデルの証拠を示している.さらに この一連の脳領域は心理学的構築モデルによって予測されるように,中枢的な影響,概念化および実行制御に関 連する領域であった.本研究では,2 つの課題を解決するため,同一のデータセットないの機能的な脳の結合性を 調査する.1 つめは異なる情動を知覚するために一般的な情動ネットワーク内に共通の経路があるかどうか,2 つ めはもしそうであればこの共通の経路に異なる情動を区別するための情報が含まれているかどうかである.一般 的な感情ネットワーク内の接続性を調べるため,一般化された心理生理学的相互作用および情報フロー指標を使 用した.その結果,中枢的な影響,概念化,言語および実行制御に関与するノードを接続する一般的な情動経路 を明らかにした.異なる感情の知覚は,一般的な情動経路のノードからの接続パターンに基づいて正確に分類す ることができなかった.一般的な情動経路外の接続が含まれていた場合,正常な分類が可能であった.本研究で は,一般的な情動経路は一般的な情動ネットワーク内の共通の経路として機能し,感情を越えた共通の基本的な 心理プロセスに関与することを提案する.しかし,異なる情動を分類するために一般的な感情ネットワーク内の 追加の接続が必要である.

機能的コネクトームの確率的閾値処理:統合失調症への応用

Probabilistic thresholding of functional connectomes: application to schizophrenia
F. Vasa, E.T. Bullmore and A.X. Patel
NeuroImage, 2017.
20180122_tmiyoshi

機能的なコネクトームは,一般に,領域の神経生理学的信号間の相互相関を閾値処理することで構築されたスパースなグラフとして解析される.閾値処理は,一般に,与えられた絶対値の重みを超えるエッジを保持することによって,または,エッジ密度を制約することによって最も強いエッジ(相関)を保持する.後者の(より広く使用される)方法は,高いエッジ密度による偽陽性のエッジの包含,および低いエッジ密度による陽性のエッジの排除のリスクがある.本稿では,統合失調症患者71名と健常者の対象群56名のresting-stateにおけるfMRI計測データセットに対し,第一種過誤(偽陽性)に対して制御された確率的閾値付きグラフの構築を可能にする新しいウェーブレットベースの方法を適用する.コネクトームを固定されたエッジ特異的P値に閾値処理することにより,統合失調症患者の機能的コネクトームは健常者の機能的コネクトームよりも断続的であり,低いエッジ密度および多くの非連結成分を示した.さらに,多くの被験者のコネクトームは,第一種過誤を制御しながら,文献で一般的に研究されている固定エッジ密度(5~30\%)まで構築できなかった.また,以前に統合失調症研究で報告されたトポロジーランダム化は,コネクトームを相関に基づいて固定密度に閾値処理するときに含まれていた「有意でない」エッジに起因する可能性が高いことが示唆された.最後に,P値を増加させることによって閾値化されたコネクトームを明示的に比較し,相関を減少させることによって,確率的に閾値化されたコネクトームはランダム性の減少および被験者間の一貫性の増加を示す.我々の結果は,グラフ理論を用いた機能的コネクトームの将来の解析,特にエッジ重み(相関)の異種分布を示すデータセット内,グループ間または被験者間の関係に影響を及ぼす.

安静時の機能的なコネクティビティは,実行機能の個人差に敏感である:ネットワーク解析

Functional connectivity at rest is sensitive to individual differences in executive function: A network analysis
A.E. Reineberg and M.T. Banich Human Brain Mapping, Vol.37, Issue.8, 2959-2975, 2016
20180109 rhagiwara

“グラフ理論は,特定の脳領域間のネットワーク特性と接続性の性質を理解する手段を提供する.ここでは,安静時の脳内ネットワーク特性が,実行機能(EF)の個人差の根底にあると考えられる3 次元に関連しているかどうかを調べるために使用される.それには,共通EF,シフト特異的EF,および更新特異的EF が含まれる.これを行うために,主にEF の個人差に関連する選択された前頭頭頂領域に焦点を当てた先験的分析および全脳解析を行った.この知見は,EF の3 次元のそれぞれにおける個人差が,先験的脳領域および他の脳領域の両方において,レスティングステイトの接続性の特定のパターンと関連していることを示した.より具体的には,より高い共通EF は,楔部および補足運動領域のより大きな統合(すなわち,よりハブのような)接続性と関連していたが,
外側前頭ノードおよび左側頭葉ノードの統合機能はあまりない.より高いシフト特異的EF は,より多くのハブのような運動関連ノードと帯状弁蓋ノードに関連していた.より高い更新特異的EF は,ハブのような外側および内側前頭葉ノードの減少と関連していた.一般に,これらの結果は,EF のこれらの3 次元のそれぞれのより高い能力が,単独で前頭頭頂領域の結合特性によって特徴づけられないことを示唆した.このパターンは,より高いEFが,従来の前頭頭頂ネットワークの外部のノードの接続性特徴と同様に,前頭頭頂ネットワーク内のいくつかのノードのより少ないハブあるいは中心性の特徴と関連していた.” /home/git/personal/rhagiwara/LiteratureSearch/180109

作業記憶,感情処理および安静状態におけるfMRIに基づくグラフの理論的特性のtest-retestの信頼性

Test-retest reliability of fMRI-based graph theoretical properties during working memory, emotion processing, and resting state
H. Cao, M.M. Plichta, A. Schafer, L. Haddad, O. Grimm, M. Schneider, C. Esslinger, P. Kirsch, A. Meyer-Lindenberg and H. Tost
Neuroimage, vol. 84, pp. 888-900, 2014.
20171214_tmiyoshi

機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)およびグラフ理論分析による脳結合の研究は,近年非常に普及しているが,これらの特性,特に能動的fMRIタスクから得られたものの堅牢性についてはほとんど知られていない.ここでは,3つの確立したfMRI実験(n-back,ワーキングメモリ,顔照合,安静状態)とノードを定義するための2つのアトラス(AAL,Power)を用いて健常者26名から脳グラフのtest-retest信頼性を計算した.我々は,5つの異なるデータ処理戦略のクラス内相関係数(ICC)を比較し,条件別回帰分析を用いたタスク回帰法の優れた信頼性を実証した.タスク間の比較では,アクティブなタスクと比較して安静時のICCが大幅に高くなっており,グローバルおよびローカルネットワークプロパティの顔照合タスクに対するn-backタスクの優位性が明らかになった.平均ICCは一般的にアクティブなタスクでは低くなっていたが,グローバルおよびローカルの接続プロパティ,両方のアトラス,スモールワールドでのn-backタスクでは,全体的に相当で良好な信頼性が検出された.また,3つのタスクとアトラスすべてについて,ローカルネットワークプロパティの平均ICCが低いことがわかった.しかし,チャレンジされた機能(安静状態:デフォルトモードのネットワークノード、nバック:フロントノード、頭頂ノード、顔マッチング:辺縁系ノード)にとって重要であることが知られている領域では、ノード特有の良好な信頼性が検出された.しかし,安静状態のデフォルトモードネットワークノード,n-backの前頭ノード,頭頂ノード,顔マッチングの辺縁系ノードのように,その機能にとって重要であることが知られている領域では,ノード特有の良好な信頼性が検出された.アトラス比較の結果では,グローバルおよびローカルネットワークプロパティの機能的な分割化の信頼性が大幅に向上した.我々の知見は,能動的なタスク,グラフ理論の方法,および対象内のデザイン.,特に将来のpharmaco-fMRI研究を用いて,fMRI研究の処理戦略,脳アトラスおよび結果特性の選択を知らせることができる.

正負の感情処理は情動的な画像の表示中に解離可能な機能ハブを示す

Positive and negative affective processing exhibit dissociable functional hubs during the viewing of affective pictures
Fekete, Tomer and Beacher, Felix DCC and Cha, Jiook and Rubin, Denis and Mujica-Parodi, Lilianne R
Human brain mapping, Vol.36, pp.415-426, 2015
20171116 sikeda

グラフ理論の指標を用いた最近のレスティングステイトにおける機能磁気共鳴イメージング(fMRI)研究は, 人間の脳機能ネットワークは,スモールワールドの特徴を有し,いくつかの機能的なハブ領域を含むことを明ら かにした.しかし,感情情報の処理中に感情的脳機能ネットワークが脳内でどのように組織されているかは不明 である.本研究では,健康な大学生 25 名から fMRI データを収集し,合計 81 の陽性,中立,陰性の画像を観察 した.結果は、感情的機能ネットワークは局所的効率がより高い弱いスモールワールドの特性を示し,それは感 情的な映像を見ている間に局所的接続が増加することを意味する.さらに,ポジティブおよびネガティブな感情 処理は,主にポジティブタスク領域に出現する解離可能な機能ハブを示す.これらの機能ハブは,情報処理の中心 であり,ネットワークの平均の重心より少なくとも 1.5 倍大きいノード間の重心値を有する.快の感情ネットワー クにおけるポジティブな影響スコアは,右眼窩前頭皮質と右被殻の間の値と相関を示し,不快情動ネットワーク におけるネガティブな影響スコアは,左眼窩前頭皮質と左扁桃の間の値と相関した.左上頭頂葉および下頭頂葉 における局所効率は,その後の陽性および陰性画像の覚醒評価とそれぞれ相関を示した.これらの結果は,感情 情報の処理中における人間の脳機能結合の組織原理の重要な証拠を提供する.

レスティングステイトの脳ネットワークの機能的統合は,ワーキングメモリパフォーマンスの特定されていな いバイオマーカーであるか?

Is functional integration of resting state brain networks an unspecic biomarker for working memory performance?
M. Alavash, P. Doebler, H. Holling, C.M. Thiel and C. Gieing Neuroimage, Vol.108, 182-193, 2015
2017115 rhagiwara

“私たちの認知能力が利益をもたらす機能的な脳ネットワークの最適なトポロジーはあるか?以前の研究は,レスティングステイトの脳ネットワークの機能的統合は,認知能力のための重要なバイオマーカーであることを示唆している.しかしながら,より高いネットワーク統合が,良好な認知能力のための特異的な予測因子であるか,あるいはレスト中の特定のネットワーク構成が特定の認知能力のみを予測するかどうかは未だに不明である.
ここでは,安静時のネットワーク統合と認知能力との関係を,ワーキングメモリの異なる側面を測定した2 つのタスクを用いて調査した.1 つのタスクは視覚空間,他は数値ワーキングメモリを評価した.ネットワーククラスタリング,モジュール性,および効率性を,ネットワーク構成の様々なレベルでネットワーク統合を取得し,各ワーキングメモリテストでのパフォーマンスとの相関を統計的に比較するために計算した.
結果は,各ワーキングメモリの局面が異なるレスティングステイトのトポロジーから利益を得ていることを示し,テストはネットワーク統合の各測定値と著しく異なる相関を示した.グローバルなネットワーク統合とモジュール性が高いほど視覚空間ワーキングメモリのパフォーマンスが大幅に向上すると予測されていたが,両方の測定値が数値ワーキングメモリのパフォーマンスと有意な相関を示さなかった.対照的に,数値ワーキングメモリは,クラスタリングされた脳ネットワークを有する被験者,主としてワーキングメモリネットワークの核心領域である頭頂間溝で優れていた.
我々の発見は,レスティングステイトの脳ネットワークの局所的機能統合と全体的機能統合との間の特定のバランスが,認知能力の特別な側面を容易にすることを示唆している.ワーキングメモリのコンテキストでは,視覚的空間性は,グローバルに統合された機能的レスティングステイトの脳ネットワークによって促進されるが,数値ワーキングメモリは,特にワーキングメモリ性能に関与する脳領域における局所処理能力の増加から利益を得る.”

認知感情調節中の機能的脳モジュール間で増加した全体的な相互作用

Increased Global Interaction Across Functional Brain Modules During Cognitive Emotion Regulation
Cerebral Cortex, Vol.27, pp.1-13, 2017
20171003 sikeda

認知感情調節(CER)は,人間が感情を柔軟に調節することを可能にする.CER の神経生物学の局所的な理論は,例えば扁桃体のサブパートおよび内側前頭前野のようなCER の根底にある特殊な局所脳回路間の相互作用を
示唆している.一方,全体的な理論は局所的な回路を含む大規模な機能的脳モジュール間の全体的な相互作用の増加を仮定している.本研究では,CER の有無にかかわらず不快感情処理中のfMRI データのグラフベースの全脳ネットワーク解析を用いて,全体的なCER 仮説を検証した.CER 中,安定した機能的ネットワークモジュール間の相互作用が増加した.全体的な相互作用の増加は,特にCER 特有の局所活性化と重複している最も高いノードである扁桃体と楔部の小領域,および関連するハブである内側前頭前野と後部帯状体によって引き起こされた.結果は,CER が成功した間に局所的な脳回路に組み込まれた機能的特化を補完するヒトのCER の全体的な性質の証拠を提供する.

囚人ジレンマ課題中の脳の活動と接続性:EEG ハイパースキャニング研究

Cortical Activity and Connectivity of Human Brain during the Prisoner’s Dilemma: an EEG Hyperscanning
Study

the IEEE 29th Annual International Conference of Engineering in Medicine and Biology Society, 2007. EMBS, pp. 4953-4956 2007.
20170925 mmizuno
社会的相互作用の中の脳の応答の特徴付けのためにこれまでに行われた研究の大部分におけるアプローチの主 な制限は,対象の脳のうち1 つだけが毎回測定されることである.したがって,協調性,競合性,または伝達性 の脳間の相互作用は,直接測定されるのではなく,認知モデルによって集計された独立した観察および行動および 神経活性を同期する仮定によって推測される.本論文では,協調ゲームに参加した複数の被験者の同時神経電気 記録を用いる(EEG ハイパースキャニング).このEEG ハイパースキャンにより,社会的協力や競争によって生 成される大脳の過程を理解するために,人間の相互作用の神経基盤を直接観察しモデル化することが可能である. ゲーム理論から生まれた囚人ジレンマというパラダイムを使用した. 22 人の被験者の集団で収集された結果,社 会的相互作用のパラダイムにおける最も一貫して活性化された構造は,分析された全ての競争状況において活動 的な内側前頭前野であることを示唆した.前帯状皮質(ACC)の役割は,主な特徴が全被験者の欠損姿勢の判別 因子であると仮定する.この観察は,心の理論がACC に割り当てる役割と両立する.

脳内ネットワークのグループを比較するための順列検定フレームワーク

A permutation testing framework to compare groups of brain networks
frontiers in Computational Neuroscience, Vol.7, 171, 2013
20170220 rhagiwara

脳内ネットワーク解析は,過去10年間の神経イメージング研究の最前線に移行した.しかしながら,ネットワー クのグループを統計的に比較する方法は遅れている.これらの比較は,複雑な脳機能のさらなる洞察を得ること, および異なる精神状態や疾患状態にわたってどのように変化するかについてに関心のある研究者に大きな魅力を もたらす.現在の比較アプローチは,ネットワーク固有のとぽトポロジー特性を無視した要約した指標または質量 一変量のノードやエッジベースの比較に依存し,わずかな特徴しか得られず,ネットワークレベルの比較ができな い.複雑な脳機能の正常および異常の変化についてより深い洞察を集めることは,脳内ネットワーク全体に存在 する豊富なデータを利用する方法を必要とする.ここで,個々のネットワークに固有のトポロジカルな機能を組 み込んだネットワークのグループを比較できる順列検定のフレームを提案する.我々はグループの違いが既知の シミュレートされたデータを使用してアプローチを検証する.次に,この方法を fMRI データから得られる機能的 脳内ネットワークに適用する

関心領域間の機能的コネクティビティおよび構造的共分散は多変量距離相関を用いてより正確に測定すること ができる

Functional connectivity and structural covariance between regions of interest can be measured more accurately using multivariate distance correlation
NeuroImage, Vol.135, No., 16–31, 2016
20170117 rhagiwara

脳全体の機能的コネクティビティまたは構造共分散の研究は,典型的にピアソン相関係数のようなものを使用 し,関心領域(ROI)内のボクセルにわたって平均化されたデータに適用される.しかし,例えば機能的コネク ティビティまたは構造的共分散の異なるパターンを示すサブ領域を含む ROI 内に不均一性が存在する場合,ボク セル間の平均化は偏ったコネクティビティ推定値になる可能性がある.ここで,距離相関に基づく新しい尺度を提 案する.それは,線形および非線形依存性の両方を可能にする高次元ベクトルの多変量依存性の考査である.不均 一な ROI にもかかわらず,距離相関がピアソン相関をどのように優れているかを示すためにシミュレーションを 使用した.実際のデータでこの新しい指標を評価するために,ケンブリッジ老化神経科学センター(Cam-CAN) プロジェクトの 214 名の参加者の2セッションからのレスティングステイト fMRI スキャンと T1 構造スキャンを 使用する.ピアソン相関および距離相関は,機能的コネクティビティおよび構造共分散の両方に関して,同様の平 均コネクティビティパターンを示した.それにもかかわらず,距離相関は,1) セッション間でより信頼性があり, 2) 参加者間でより類似しており,3)ROI の異なるセットに対してより確かであることが示された.さらに,機能 的コネクティビティと構造共分散推定値との間の類似性が,ピアソン相関と比較して距離相関についてより高い ことを見出した.また,様々な前処理オプションとモーションアーチファクトが機能的コネクティビティに及ぼす 相対的な影響についても調査した.距離相関は実装が簡単であり計算が速いため,機能的および構造的データの ROI に基づく脳全体のコネクティビティパターンを調べるために,ピアソン相関の期待できる代替案である.