2021 Fiscal Year Research-status Report
Identification of spatiotemporal brain activity patterns triggering global state changes in functional brain networks
| Project/Area Number |
21K15610
|
|---|
| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
福嶋 誠 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (70836452)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 脳機能ネットワーク / 安静時脳活動 / 時変ネットワーク / モジュラリティ / 機能的分離・統合 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，脳機能ネットワークの大域的状態変化（分離・統合状態間の切り替わり）を引き起こす脳活動時系列の時空間パターンを同定することを目的として，安静時におけるヒト機能的核磁気共鳴画像（fMRI）データから（1）分離・統合状態の切り替わりを推定することと（2）繰り返し生じる脳活動時空間パターンを抽出することに取り組んだ．本研究ではヒト安静時fMRIデータを，米国の研究コンソーシアムThe WU-Minn Human Connectome Projectによって運営されている公開データベースConnectomeDBからダウンロードして使用した．（1）では，はじめに本データに対して移動時間窓解析を実施し，各時間窓における短時間脳機能ネットワークを得た．続いて本ネットワークのグラフ理論的指標（participation coefficientおよびwithin-module degree z-score）を計算し，さらにこれらの指標に対してk = 2としてk-meansクラスタリングアルゴリズムを適用することにより，各時間窓における短時間脳機能ネットワークの状態を「分離状態」または「統合状態」に分類した（このとき，participation coefficientの全ノード平均が時間平均的に大きい状態を「統合状態」として定義）．（2）では，安静時において繰り返し生じる脳活動時空間パターンの一種であるinnovation-driven Co-Activation Patterns（iCAPs）に着目し，iCAPsのセットを（1）で用いたヒト安静時fMRIデータから抽出した．また，抽出した脳活動時空間パターンの発現頻度と分離・統合状態間切り替わりの対応関係を検証するための手法についても検討を重ねた．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初予定していた通り，安静時ヒトfMRIデータから分離・統合状態の切り替わりを推定することと繰り返し生じる脳活動時空間パターンを抽出することを実施できたため．
|
| Strategy for Future Research Activity |
今後は抽出した脳活動時空間パターンを精査し，これが完了次第，分離・統合状態間の切り替わりとの間の関連の検証に移行する．また，時空間パターンの背後にある脳構造ネットワークとの間の関係性の解析にも取り組んでいく．
|
| Causes of Carryover |
当初の想定よりも高性能のワークステーション型計算機を購入する必要性が生じた結果，今年度中の購入を控えることに至り次年度使用額が生じた．当該助成金は翌年度分として請求した助成金と合わせて上記の計算機の購入に使用することを計画している．
|
Research Products
(10 results)
