Inference of functional networks between brain regions

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project Area: Non-linear Neuro-oscillology: Towards Integrative Understanding of Human Nature
• Project/Area Number: 15H05877
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: Ritsumeikan University
• Principal Investigator: Kitano Katsunori 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (90368001)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 北城 圭一 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 教授 (70302601) ; 青柳 富誌生 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90252486)
• Project Period (FY): 2015-06-29 – 2020-03-31
• Keywords: 脳波 / 機能的ネットワーク

Outline of Final Research Achievements

Functional network analysis between brain regions is attracting attention as the method to clarify the process of neural information transmission and to characterize neurological disorders. We have studied effective methods to derive functional connections and networks. Utilizing the neural activity data that enables us to verify causality of neural activity between brain regions such as the activity during sensory stimulation or transcranial magnetic stimulation, we applied several representative methods to the data. As a result, we confirmed the effectiveness of information-theoretic methods such as transfer entropy.

Free Research Field

理論神経科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

脳領域間の機能的ネットワーク解析は、脳領域間の情報の流れを同定し、脳における情報処理機能の仕組みを理解するための研究手法の一つである。また、いわゆるバイオマーカーと呼ばれる疾患に関係する物質の検出による診断が困難とされる神経疾患に対し、この解析手法は、正常時と疾患時の脳活動の違いを可視化できると示唆されており、こうした疾患の診断方法の確立に寄与すると考えられる。したがって、この手法を確立することは、これらの課題に貢献するものと期待される。