脳の連結性をどのようにしてモデル化するのか？
脳というのは添付の動画のように高速道路と一般道路の組み合わせのようにビュンビュンいろんな情報が流れていると思うのですが、こういった流れというのはどうすれば分かることができるのでしょうか。
一つの方法はトップダウン的に流れを理解することでしょう。
検察の捜査でもないのですが、まず最初に犯罪ありきでシナリオを立てて、それにそってアリバイをとっていく、容疑者の行動を探っていく、こういったトップダウン的な流れの理解が一つ、
もう一つはボトムアップ的な流れの理解で、これは事前の思い込みなしに海の渦巻きを見るように多量のデータが織りなす振る舞いを描き出す、理解する、そういった方法があるようです。
こういった脳のつながり、流れを解析する方法は数多くあるそうですが、今日取り上げる論文はそのそれぞれについて概説を行ったものです。
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ポイント
脳の連結性は様々な方法によってモデル化が可能である。本稿の目的は現在使われているEEGやMEGのデータを元にした様々な連結性の測定方法について広く紹介することである。
機能的連結および実効的連結性の解析について線形、非線形、因果解析や事前情報に基づいた技術などの紹介を行う。
モデルに基づいた解析に対してデータによって駆動される解析、二変量解析に対して多変量解析などが検討される。
最後にこれらの連結性解析の臨床応用について述べる。
参考URL:
Review of advanced techniques for the estimation of brain connectivity measured with EEG/MEG.
