自発的脳活動の短い事例から抽出した時間変化する機能的ネットワーク情報

Time-varying functional network information extracted from brief instances of spontaneous brain activity
X. Liu and J.H. Duyn
Proceedings of the National Academy of Sciences, p.201216856, 2013

近年の機能的磁気共鳴画像法の研究は,明白な行動がなくても脳が著しく活動的であることを示した,そして,この活動は被験者間を渡って再現可能で,脳の確立された機能的区分に従う空間分布で起こる.これらの空間分布を調査することは,脳機能の基礎となるニューラルネットワークのより良い理解を得ることを目的とした研究の活発な分野である.自発的活動の興味深い側面の1 つは,明らかな非定常性,または脳領域間の相互作用の変動性である.最近,自発的な脳の活動は,おそらくニューロンの雪崩現象に起因する活動の短い痕跡によって支配されることが提案された.このようなトレースは,従来のデータ分析では捕捉されていない機能的に関連のある関係性を潜在的に反映して,異なる時間におけるネットワーク内の異なるサブ領域を含む可能性がある.これを調査するために,我々は公的に利用可能な機能的磁気共鳴画像データを専用の分析方法で調査し,従来の相関分析から推論された機能的ネットワークが実際には,わずかな重要な時点での活動によって駆動されるという兆候を見出した.これらの重要な時点での活動のその後の分析は,それぞれが確立した機能的ネットワークとは明らかに異なる複数の空間分布を明らかにした.これらのパターンの空間分布は,潜在的な機能的関連性を示唆している.

機能的ネットワーク行列のランダム性の評価方法

A method to assess randomness of functional connectivity matrices
Victor M.Vergara, QingbaoYu, Vince D.Calhoun Journal of Neuroscience Methods, Volume 303, Pages 146-158, 1 June 2018

“機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は、脳の機能的接続性の測定を可能にする.このコンテキストにおいて,グラフ理論は,特徴的な非ランダム接続パターンを明らかにした.しかし,fMRIへのグラフ理論の適用はしばしば,エッジ表現を抽出するために非線形変換(絶対値)を利用する.対照的に,この研究は機能的接続性評価からのランダム性の分析のための数学的枠組みを提案する.この枠組みは,機能マトリックス(FCM)の分析にランダムマトリックス理論を適用する.発生したランダム性測定値には,確率密度関数と統計的検査法が含まれる.利用されたデータは,603人の健常者を含む以前の研究から得られたものである.結果は提案された方法の適用を実証し,全脳FCMがランダムマトリックスではないことを確認した.一方,いくつかのFCMサブマトリックスは,有意なランダム性を示さなかった.提案された方法は,グラフ理論に置き換わるものではない.その代わりに,機能的な接続性のさまざまな側面を評価する.グラフ理論に含まれていない特徴はノードの数が少なく,FCMの部分行列をテストした際の負の値と正のエッジ値を扱うことである.ランダムテストは,ランダム性を決定するだけでなく,非ランダムFCM内のより小さな非ランダムパターンの指標としても役立つ.結果は,データの広範な記述として,より低次のモデルでは十分であるかもしれないが情報の損失を示す.開発されたランダム性尺度は,グラフ理論とは異なるランダム性の側面を評価する.”