自閉性障害の神経ネットワーク異常に関する研究: 非線形解析による脳形態生理学的検討

• 資料種別: 図書
• タイトル: 自閉性障害の神経ネットワーク異常に関する研究: 非線形解析による脳形態生理学的検討
• 著者・編者: 高橋, 哲也; Takahashi, Tetsuya
• 著者標目: 高橋, 哲也; Takahashi, Tetsuya
• 出版事項: 金沢大学子どものこころの発達研究センター / 福井大学
• 出版年月日等: 2016-06-15
• 出版年（W3CDTF）: 2016-06-15
• 並列タイトル等: A study of neural network alterations in autism using nonlinear neuroimaging approach
• タイトル（掲載誌）: 平成27(2015)年度 科学研究費補助金 基盤研究(C) 研究成果報告書 = 2015 Fiscal Year Final Research Report
• 巻号年月日等（掲載誌）: 2013-04-01 – 2016-03-31
• 掲載巻: 2013-04-01 – 2016-03-31
• 掲載ページ: 4p.-
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 自閉性障害; 神経ネットワーク; 脳波・脳磁図; 非線形理論; グラフ理論
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 出版タイプ： AM; 神経ネットワーク障害仮説は自閉症スペクトラム障害（ASD）の病態生理を理解する上で重要な鍵を握る．本研究ではASD患者を対象に脳波および脳磁図の非線形理論やグラフ理論を用いて神経ネットワーク異常の抽出を試みた．結果，脳波の非線形解析は，ASDにおける治療的介入効果を捉える可能性が示唆された（岡崎ら 2015）．また ASDでは幼児期に過剰な発達（脳磁図の複雑性の上昇）（高橋 ら 2016）と高い神経ネットワークの効率性（グラフ理論に基づくスモールワールド性の上昇）を有する（高橋ら 投稿中）ことを明らかにした．; Aberrant neural network lies at the heart of autism spectrum disorders (ASD). Nonlinear theory and graph theory approaches to EEG and MEG data have provided a useful framework to study functional neural networks architecture. Regarding these two theories, we aimed to characterize the neural network alterations in ASD.Results suggested that evaluation of EEG complexity offers a useful therapeutic assessment of ASD (Okazaki et al., 2015). Additionally, enhanced brain development (MEG signal variability) (Takahashi et al., 2016) and hyper-efficiency (higher small-worldness) (Takahashi et al., Submitted) were observed in children with ASD.; 研究課題/領域番号:25461755, 研究期間(年度):2013-04-01 – 2016-03-31; 出典：研究課題「自閉性障害の神経ネットワーク異常に関する研究: 非線形解析による脳形態生理学的検討」課題番号25461755（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所）） （https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-25461755/25461755seika/）を加工して作成
• DOI: 10.24517/00059048; https://doi.org/10.24517/00059048
• 著作権情報: CC BY-NC-ND
• 関連情報: https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=00377459; https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-25461755/; https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-25461755/25461755seika/
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA