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Effective Connectivity

輪講でEffective Connectivityというものを学びました。教材はこのページの20です。

脳を研究している人たちなら、異なる脳部位の活動にいったいどのような関係があるのか知りたいと少なからず思っているわけです。最近ではfMRIなどの非侵襲脳活動計測機を用いてヒトの全脳の活動を同時に測定できます(時間分解能はあまり高くはありませんが)。その時得られた異なる脳部位の活動の関連を調べる方法に二つの概念があります。それはFunctional ConnectivityとEffective Connectivityです。Functional Connectivityは単に離れた部位の活動の相関です。Effective Connectivityはある部位が他の部位にどう影響を与えるかです。私の解釈ではEffective Connectivityはモデルを立てて、そのモデルパラメータを推定する方法です。ですからEffective Connectivityを調べる方法は複数提案されています。たとえば、
effective1.png
というモデルを立ててACを求める方法があります。ここで、xは脳活動、uは入力(視覚刺激など)です。行列ACのすべての要素が値をもつとすると推定が不安定になる場合があるので構造を入れます。例えば今三つの脳活動部位しかないとするとxは3次元ベクトルになります。そのとき脳活動部位x1とx2、x2とx3の間には結合があるが、x1とx3の間にはないとします。そうすると、
effective2.png
となります。
この他にも時間的構造を用いる方法にはMultivariate Autoregressive Model (MAR)による部位間の時間遅れを考慮した解析、Volterra級数を用いた部位間のレスポンス関数を推定する方法などがあるようです。また時間的構造を用いない方法には、Psychophysiological Interactionsという脳活動を興味のある心理モデル(注意とか)に回帰させる方法や、構造方程式を用いた部位間の関係を調べる方法などがあるようです。


Effective Connectivityの話は、もしなにか事前知識があるのならモデルを作って単なる相関解析以上のことをできますよということだと思います。でもこのような解析ってどれくらい信頼性があるのでしょうか。ある部位と他の部位にConnectivityがあると推定されたとき、それがノイズによって生じたものではないと確信できるのでしょうか。そんなこと言っていたらなにもできないと言われそうですが、常に念頭に置いておかなければならないことだと思います。

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2006.10.03 | | Comments(0) | Trackback(0) | 輪講

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