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2012-11-29

動的変数めんどくさすが解決

グラフ理論でコストやRで動的にネットワークつくってってよくやる。
が,めんどくさいし,スマートじゃないからやりたくねーと常々。
今日解決策発見。
イメージとしては自分で思ってたのと一緒。
文献的な裏付けが得られてめでたしめでたし。



出典 Schwarz, A. J., & McGonigle, J. (2011). Negative edges and soft thresholding in complex network analysis of resting state functional connectivity data. NeuroImage, 55(3), 1132–46. doi:10.1016/j.neuroimage.2010.12.047

2012-11-28

安静時における全脳結合ダイナミクスの追跡

Tracking Whole-Brain Connectivity Dynamics in the Resting State. 
Cereb Cortex. 2012 Nov 11;
Authors: Allen EA, Damaraju E, Plis SM, Erhardt EB, Eichele T, Calhoun VD

ICAでの成分分割が非常にきれい。
SalienceNetworkがCognitiveControlに内包されてしまっているのはちと不満。
成分間の結合をフィルターかけて時間的に追っかけて,状態を7つに分けているが,この辺は詳細に読んでみないと図だけでは理解できないっぽい。
臨床応用にはちと向かないかな。


2012-11-27

島皮質のメタ解析クラスタリング

Meta-analytic clustering of the insular cortex: characterizing the meta-analytic connectivity of the insula when involved in active tasks.
Neuroimage. 2012 Aug 1;62(1):343-55
Authors: Cauda F, Costa T, Torta DM, Sacco K, D'Agata F, Duca S, Geminiani G, Fox PT, Vercelli A

もめんのみ。


2012-11-26

行動型前頭側頭型認知症における機能的ネットワーク結合

Functional network connectivity in the behavioral variant of frontotemporal dementia.
Cortex. 2012 Oct 24;
Authors: Filippi M, Agosta F, Scola E, Canu E, Magnani G, Marcone A, Valsasina P, Caso F, Copetti M, Comi G, Cappa SF, Falini A

もめんのみ。


某学会参加のため,久しぶりの更新。
参加手続き,発表,退出まで1時間ちょっとという新記録。


2012-11-20

海馬,側坐核,腹側被蓋野間の内的結合

Intrinsic connectivity between the hippocampus, nucleus accumbens, and ventral tegmental area in humans.
Hippocampus. 2012 Nov 5;
Authors: I K, D S

著者名がなんかすごい。
だーくしゅないだー?


2012-11-15

パーキンソン病患者は皮質-皮質下の感覚運動結合の減少を示す。

Parkinson's disease patients show reduced cortical-subcortical sensorimotor connectivity.
Mov Disord. 2012 Nov 9;
Authors: Sharman M, Valabregue R, Perlbarg V, Marrakchi-Kacem L, Vidailhet M, Benali H, Brice A, Lehéricy S

たいとーのみ。

fMRIにおけるグラフ理論解析の事前処理


ちょっち思いたち,グラフ理論の事前処理のフローをまとめてみる。

AALを用いる場合,相関マトリックスを作成するまではほぼ固定であるが,その後のパターンはいくつかある。
1.binary or weighted network
2.threshold
3.CostやThresholdを動的変数として扱って指標を計算するか。
localな指標まで検討するとなると動的変数でやるのはしんどいんだよなー。
なので,Thresholdは固定で。

どーでもよいが大学教員の平均年齢が48歳というデータをみて,若手研究者受難の時代を改めて感じた。

2012-11-14

覚醒中のハトの視覚系における機能的MRIと機能的結合

Functional MRI and Functional Connectivity of the Visual System of Awake Pigeons.
Behav Brain Res. 2012 Nov 5;
Authors: De Groof G, Jonckers E, Güntürkün O, Denolf P, Van Auderkerke J, Van der Linden A

鳥類では初かな,どうだろ。


2012-11-13

1000機能的結合データベースの探索的ネットワーク独立成分解析

Fully exploratory network independent component analysis of the 1000 functional connectomes database.
Front Hum Neurosci. 2012;6:301
Authors: Kalcher K, Huf W, Boubela RN, Filzmoser P, Pezawas L, Biswal B, Kasper S, Moser E, Windischberger C

1000人をフルで解析してる。
すげー。
ScanDurationの影響なんかも。


2012-11-08

健常者とアルツハイマー病における海馬の機能的分離

Functional Segmentation of the Hippocampus in the Healthy Human Brain and in Alzheimer's Disease.
Neuroimage. 2012 Nov 2;
Authors: Zarei M, Beckmann CF, Binnewijzend MA, Schoonheim MM, Oghabian MA, Sanz-Arigita EJ, Scheltens P, Matthews PM, Barkhof F

時間がないのでタイトーのみもめん。


2012-11-06

GAT: Graph Analysis Toolbox

やっとダウンロードできた。
http://nnl.stanford.edu/tools.html
さて使い心地やいかに。

追記:
構造画像にしか対応してないとか・・・
論文に出てるアプリとバージョンがちがう・・・
はよ新バージョン公開してorz


病的賭博: 生化学,神経画像,神経心理学的知見の系統的レビュー

Pathological gambling: a systematic review of biochemical, neuroimaging, and neuropsychological findings.
Harv Rev Psychiatry. 2012 May-Jun;20(3):130-48
Authors: Conversano C, Marazziti D, Carmassi C, Baldini S, Barnabei G, Dell'Osso L

れびゆー。
がPDF取れず。


2012-11-05

アルツハイマー病の家族歴は安静時機能的結合に影響する。

Alzheimer disease family history impacts resting state functional connectivity.
Ann Neurol. 2012 Oct;72(4):571-7
Authors: Wang L, Roe CM, Snyder AZ, Brier MR, Thomas JB, Xiong C, Benzinger TL, Morris JC, Ances BM

348人ものデータを解析してる。
頑張ったね。
家族歴があるだけでもDMNの結合は落ちると。。
APOE ε4がらみの模様。



2012-11-02

軽度認知障害患者の同定における安静状態の重スペクトラム機能的結合ネットワーク

Resting-state multi-spectrum functional connectivity networks for identification of MCI patients.
PLoS One. 2012;7(5):e37828
Authors: Wee CY, Yap PT, Denny K, Browndyke JN, Potter GG, Welsh-Bohmer KA, Wang L, Shen D

MCIでも複数の周波数帯域の機能的結合を組み合わせることでかなり分離可能の模様。
ただこの論文のやり方だと,どのネットワークで差があるのかがいまいち不明。
可能であれば,ICAで分離した複数のネットワークに対して同じようにSVMとかでパターン認識してやるのが視覚的にもわかりやすい結果が得られるのではないだろうか。
・・・と妄想。