スマート独立成分分析（SMART ICA）：正確な脳機能ネットワークを抽出する革新的手法 背景紹介 脳科学研究において、機能ネットワーク（Functional Networks、FNs）は、異なる脳領域間の統合と相互作用関係を探ることで、人間の脳機能を理解する上で大きな可能性を示しています。機能的磁気共鳴画像法（fMRI）は、脳活動時の血中酸素レベル依存信号の変化を観察することで、異なる脳領域間の機能的結合を明らかにする重要なツールです。独立成分分析（Independent Component Analysis、ICA）は、fMRIデータから機能ネットワークを推定するために広く使用されるデータ駆動型手法です。しかし、ICA手法は最適なモデル次数（つまり成分の数）を決定する際に課題に直面してお...

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...