脳の中のネットワークの方向性をどのように同定するか？
脳というのはコンピュータに例えられることが多いのですが、やはりコンピュータ同様、情報処理の流れというものが脳にはあるようです。
ある情報が入ってきて
領域C
↑
領域A→領域B→領域D
のような感じで情報が受け渡されていくと思うのですが、こういった脳の仕組み、情報の流れというのはどうすればしっかりと知ることができるのでしょうか。
これは大きく分ければ二つの方法があるようです。
一つは大体の目星をつけて実際のデータと照らし合わせる方法、これは上記の図で行けば
領域C
↑
領域A→領域B→領域D
なのか
領域C
↓
領域←領域B→領域D
なのかいくつか候補を絞って実際のデータと比べて見る、その中でいちばんあっていそうなモデルをよしとする方法が一つ、
もう一つは事前のモデルを作ることなしに実際のデータから情報を組み上げ自動的にモデルを作ってくれるような方法が一つなのですが、今日取り上げる論文は前者の概念やその実際について詳しく述べたものです。
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参考URL:
Dynamic causal modelling for EEG and MEG.
補足コメント
どちらのほうが良いかと行ったらモノグサなのでコンピュータが勝手にモデルを組み上げてくれるような方がよい(´・ω・`)
添付の動画はサルの安静時の脳活動をとらえたものです。一定のリズムに従って脳のつながりが変化していくのが分かります。
