慢性耳鳴における脳機能ネットワークのトポロジー的特徴の再編成:グラフ理論に基づく研究

慢性耳鳴患者の脳機能ネットワークトポロジー特徴の再編成研究 学術的背景紹介 耳鳴りは、外部音源や内部の聴覚知覚がない状況で音を感知する現象であり、世界的な有病率は11.9%から30.3%の間です。耳鳴り患者は、聴覚過敏や聴力障害などの聴覚症状だけでなく、不安、うつ、不眠、注意力散漫などの心理的症状も経験します。これらの症状は、耳鳴りの重症度と密接に関連しています。2014年に発表された米国臨床診療ガイドラインによると、耳鳴りは最近発症した耳鳴り(持続期間6ヶ月未満)と持続性耳鳴り(持続期間6ヶ月以上)に分類されます。最近発症した耳鳴りと持続性耳鳴りは、通常、音量、周波数、および耳鳴りに関連する情緒障害の違いなどの異なる臨床的特徴を示します。しかし、耳鳴りの慢性化の正確なメカニズムはまだ不明で...

正確な脳機能ネットワークを抽出するためのスマート(分割・結合支援信頼性)独立成分分析

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...