マルチモーダルMRI,fMRI および表現型データの非負行列分解は,ADHD におけるデフォルトモードサブネッ トワークの差異を明らかにする

Non-negative matrix factorization of multimodal MRI,
fMRI and phenotypic data reveals differential changes in
default mode subnetworks in ADHD
Neuroimage, vol.102, pp. 207-219, 2014
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マルチモーダルニューロイメージングフレームワークでは,1 人の被験者に関するデータが,機能的MRI,構
造的MRI,行動的および/または表現型情報などの固有の異なるソースから収集される.各ソースが提供する情報
は独立したものではない.各モダリティの特徴のサブセットは,生成モデルを使用して解釈できる1 つ以上の共
通の潜在的な大きさにマップする.これらの潜在的な次元または「トピック」は,各個人の機能の背後にある生
成プロセスのまばらな概要を提供する.教師なしの生成モデルであるトピックモデリングは,一見異なる機能を
共通の領域にマッピングするために使用されてきた.fMRI,MRI,表現型および行動測定を含むマルチモーダル
ADHD データの潜在構造を推論するために,Non-Negative Matrix Factorization(NMF)を使用する.我々は4
つの異なるNMF アルゴリズムを比較し,最も疎な分解がADHD と健康な患者の間で最も差別的であることを見
出した.モーション,デフォルトモードのネットワークアクティビティ,および入力データの他の特徴など,解釈
可能で認識可能な範囲に対応するところを特定する.たとえば,ADHD-不注意診断でクラスタ化されたデフォル
トモードのサブネットワークに関連する構造的および機能的なグラフ理論の機能である.後部帯状回,楔前部,お
よび海馬傍回の領域などのデフォルトモードネットワーク(DMN)領域の構造測定は,すべてADHD-不注意に
よる診断に関連していた.腹側DMN サブネットワークではADHD-I においてより多くの機能的接続があり,背
側DMN ではより少ない機能接続がある.ADHD のトピックは診断サイトに依存しており,地理的な場所の診断
上の違いを示唆している.我々は,ADHD-200 分類競合に照らして我々の所見を評価し, 教師なしで指名されたト
ピックを以前に公開された教師あり学習方法と対比させる.最後に,これらの潜在変数の有効性を,730 例の患者
におけるADHD の分類に用いてバイオマーカーとして示す.累積的に,この原稿は,ADHD のマルチモーダル
データが潜在的な次元によってどのように解釈されるかを扱っている.

NIRS に基づく大脳自己調節解析のためのウェーブレット変換法の検討

A Review of Wavelet Transform Time-Frequency Methods for NIRS-Based Analysis of Cerebral Autoregulation
IEEE reviews in biomedical engineering, vol.8, pp.78-85, 2015
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近赤外分光法(NIRS)は大脳自己調節の解析のための適切な技術として提案されている.それはより簡単な取
得方法とアーチファクトフリーな信号が与えられるためである.近年,NIRS や血圧信号を用いて大脳の自己調節
機能の定量化のために多くの高度なウェーブレット変換法が登場している.これらは時間-周波数平面を介した信
号情報の拡張された分割を提供し,関心のある成分の抽出の改善を容易にする.この領域は検討され,この形式
の分析の拡張が提案されている.

持続的注意を必要とする運転課題時おける運動感覚

Kinesthesia in a sustained-attention driving task
NeuroImage, VOL.91, pp.187-202, 2014
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本研究では,没入型運転シミュレータにおいて,注意喚起課題における脳活動に対する運動感覚の影響を調べた.独立成分分析(ICA)によって同定された脳波(EEG)源の時間-周波数分析を用いて,複数の時間スケールにおける脳応答を分析した.ランダムに導入された車線逸脱事象に対する反応時間(RT)に関するEEG スペクトルを分類することにより,様々な性能レベルでの脳に対する運動感覚刺激の明確な効果が明らかになった.実験結果は,運動感覚フィードバックを伴う駆動時に脳波スペクトルダイナミクスが性能低下と高い相関を示すことを示した.さらに,視覚フィードバックと運動感覚フィードバックの両方を含む環境では,高成績,中成績,および低成績グループ間のパワースペクトルの関係が独立成分の大部分にわたって主に検出された.視覚入力のみを伴う静的環境とは対照的に,運動感覚フィードバックは,動作およびエラー監視をする際に中心および前部成分のθパワーを減少させ,一方,ホイールを操舵しながら中央成分のαパワーを強化した.行動に関して,被験者は運動感覚の助けを借りて予期しない出来事を処理するために短い応答時間を有する傾向があった.運動感覚フィードバックによって促進される注意喚起の減少は,最終的に準最適な状態で反応時間を有意に増加させた.この研究で提示された複雑なタスクのパラダイムと実験環境における行動成績と神経認知の相互関係の神経生理学は,自然な人間の認知と複雑な協調,動作環境における脳と行動関係の理解を明らかにするであろう.