速読における後頭側頭ネットワークの役割:fMRI研究

速読における後頭側頭ネットワークの役割:fMRI研究

高速読書における後頭側頭葉ネットワークの役割 - fMRIに基づく研究 背景紹介 読書は人間が新しい知識を獲得する最も効果的な認知的手段です。英語を母語とする成人の平均読書速度は1分間に200〜400単語(w/min)ですが、多くの人がより速く効率的に新しい知識を得るために読書速度の向上を望んでいます。一部の速読愛好家は、英語の文章を1分間に3万〜4万単語の速度で読むことができると主張しています。読書速度を向上させるために、発音の習慣を抑制する、読書中に重要な単語や概念に集中する、文を繰り返し読むことを避ける、訓練によって視野を広げるなど、さまざまな戦略が採用されることがあります。 これらの戦略の提案は、読書過程における脳活動の研究を促しました。既存の研究によると、読書過程には複数の複雑な言...

MEGおよびEEGの隠れガウス図形スペクトルモデルを用いた振動脳ネットワークの識別

MEGおよびEEGの隠れガウス図形スペクトルモデルを用いた振動脳ネットワークの識別

研究背景と研究目的 神経科学の分野が発展するにつれて、機能ネットワークに関連する間接観察プロセスの識別が重要な研究方向となりました。研究者は電生理信号(例えば脳波EEGや脳磁図MEG)を通じてこれらの機能ネットワークの活動を推定しようとしています。しかし、このプロセスは観測データから潜在的な脳活動を推測する逆問題を伴い、研究に巨大な挑戦をもたらしています。 本稿では、著者らはこの課題に対する新しい方法を提案しています。彼らは従来の方法が機能的接続性を推定する際に顕著な誤差を持つことを指摘しており、それは主に機能ネットワークモデルの不適合によるものです。これらの誤差は機能的接続性の正確性に大きく影響し、脳機能の理解を制限します。この問題を解決するために、著者らはベイズ理論に基づく隠れガウススペ...

複数の機能的結合に基づくグラフ畳み込みネットワークを用いた自閉症スペクトラム障害の識別

本文タイトルは「Identification of Autism Spectrum Disorder Using Multiple Functional Connectivity-based Graph Convolutional Network」で、雑誌「medical & biological engineering & computing」の2024年第62巻2133-2144ページに掲載されました。本研究は、グラフ畳み込みネットワーク(Graph Convolutional Networks, GCN)と静的機能的磁気共鳴画像法(rs-fMRI)データを組み合わせ、自閉症スペクトラム障害(Autism Spectrum Disorder, ASD)の早期診断を実現するための多機能接続...

ソースレベルのEEGとグラフ理論に基づいた脳卒中後てんかん患者の機能的結合の変化

ソースレベルEEGとグラフ理論に基づく卒中後てんかん患者の機能的結合の変化に関する研究報告 研究背景 てんかんの病因は多岐にわたり、特発性、先天性、頭部外傷、中枢神経系感染、脳腫瘍、神経変性疾患、脳血管疾患などが含まれます。その中で、脳血管疾患は全てんかん症例のおよそ11%を占め、高齢者てんかん患者の最も一般的な病因となっています。また、卒中後てんかん(Post-Stroke Epilepsy, PSE)は卒中患者の一般的な合併症であり、3%から30%の卒中患者がPSEに発展する可能性があります。PSEのリスク要因としては、皮質の関与、出血性の転化、早期発作、若年発病、高いNIHSSスコア、アルコール依存などが挙げられます。 ネットワーク科学とグラフ理論は、脳機能の理解において顕著な可能性を...

冠動脈性心臓病における機能的脳ネットワークの変化:独立成分分析およびグラフ理論分析

冠動脈性心臓病における機能的脳ネットワークの変化:独立成分分析およびグラフ理論分析

冠心病患者功能性大脳ネットワークの変化:独立成分分析とグラフ理論分析 本論文は《Brain Structure and Function》誌2024年第229巻に掲載され、冠心病(coronary heart disease, CHD)患者における機能的接続(functional connectivity, FC)および脳ネットワークのトポロジ特性の変化を研究しています。論文は、厦門大学附属心血管病医院、厦門大学医学院など複数の機関の科学者たちが協力して完成させたもので、主要な著者にはSimin Lin、Puyeh Wu、Shaoyin Duanなどが含まれます。 研究背景と動機 冠心病は世界の主要な死因の一つであり、患者は認知および心理的損害のリスクが高まります。これまでの研究により、冠心...

fMRI時間シリーズの振幅と位相が機能的結合解析に与える影響

振幅と位相に基づく磁気共鳴画像時間系列の機能的接続分析への影響 序論 過去10年間において、機能的磁気共鳴画像(fMRI)は非侵襲的な画像技術として、血中酸素依存(BOLD)コントラストを利用して脳活動を測定し、脳機能を研究するために使用されてきた(Kwong, 1996)。空間的に離れた脳領域間のBOLD時間系列の時間相関を分析することで、静的機能接続(Functional Connectivity, FC)を推定できる。機能接続は通常、脳領域間の時間系列の相関を計算することで測定される。一部の研究は、タスク状態(例えば、指タップや視覚タスク)におけるBOLD信号の瞬時位相表現(Instantaneous Phase, IP)を機能接続分析に用いているが、瞬時振幅(Instantaneou...