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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-03 09:25 Network cores of the human functional connectome ○田口智也・北園 淳（東大）・笹井俊太朗（アラヤ）・大泉匡史（東大）  NC2020-41 |
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| 抄録 | （和） | 脳内の大規模で複雑な神経ネットワークの構造を理解するには，脳領域同士が強く相互作用しているネットワークの「コア」を見つけることが重要となる．コアを同定するためには，ネットワークの局所的な構造だけでなく，大域的な構造を考慮することが重要である．しかし，大域的な構造を考慮してコアを同定するには，ノード数の増加に対して計算量が指数的に爆発するため，正確にコアを同定することは不可能であった．本研究で我々は，厳密にかつ現実的な計算時間で，大域的な構造を考慮したコアを同定する手法を新たに提案した．提案法ではコアは，それを含むサブネットワークより強い相互作用を持つネットワークとして定義される．相互作用の強さはサブネットワークの最小カットの重みで定量化される．提案手法は，コアを階層的に探索することで，探索空間を大幅に削減し，多項式時間で探索することを可能とした．我々は全脳の機能的ネットワークにおいてコアとなる脳領域を探索する目的で，提案法を用いてヒトの安静時のfMRIデータの解析を行った．結果，相互作用が強いコアに含まれる脳領域は被験者間で類似しており，特に大脳皮質後部に含まれていることを確認した． |
| （英） | In order to understand the structure of large and complex neural networks in the brain, it is important to find the "cores" of the network where brain regions strongly interact with each other. In order to identify the cores, it is important to consider not only the local structure of the network but also the global structure. However, it has been impossible to identify the cores accurately by considering the global structure, because the computational complexity explodes exponentially with the increase in the number of nodes. In this study, we propose a new method to exactly identify cores taking account of global structure in a realistic computational time. In the proposed method, a core is defined as a network that has stronger interactions than the sub-networks that contain it. The strength of the interactions is quantified by the weight of the minimum cut of the sub-network. In the proposed method, cores are searched in a hierarchical manner, which greatly reduces the search space and allows the search to be done in polynomial time. We used the proposed method to analyze human resting state fMRI data in order to search for core brain regions in the functional network of the whole brain. We found that the brain regions included in the cores with strong interactions were similar across subjects, and were particularly located in the posterior part of the cerebral cortex. | |
| キーワード | （和） | ネットワーク解析 / グラフ理論 / 安静時fMRI / 機能的結合 / ヒト・コネクトーム / ネットワークコア / 最小カット / |
| （英） | Network analysis / Graph theory / Resting state fMRI / Functional connectivity / Human Connectome / Network core / Minimum cut / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 403, NC2020-41, pp. 1-6, 2021年3月. | |
| 資料番号 | NC2020-41 | |
| 発行日 | 2021-02-24 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2020-41 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2021-03-03 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2021-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Network cores of the human functional connectome |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Network cores of the human functional connectome |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワーク解析 / Network analysis |
| キーワード(2)（和/英） | グラフ理論 / Graph theory |
| キーワード(3)（和/英） | 安静時fMRI / Resting state fMRI |
| キーワード(4)（和/英） | 機能的結合 / Functional connectivity |
| キーワード(5)（和/英） | ヒト・コネクトーム / Human Connectome |
| キーワード(6)（和/英） | ネットワークコア / Network core |
| キーワード(7)（和/英） | 最小カット / Minimum cut |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田口 智也 / Tomoya Taguchi / タグチ トモヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北園 淳 / Jun Kitazono / キタゾノ ジュン |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 笹井 俊太朗 / Shuntaro Sasai / ササイ シュンタロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社アラヤ (略称： アラヤ) Araya Inc. (略称： Araya Inc.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大泉 匡史 / Masafumi Oizumi / オオイズミ マサフミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-03 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2020-41 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.403 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-24 (NC) |
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