脳部位間の機能的結合と位相同期：Neural mass モデルによる検討 ○武田 裕司 (産業技術総合研究所) キーワード: 位相同期, 機能的結合, Neural mass モデル Functional connectivity and phase synchrony between brain regions: analysis of a neural mass model Yuji TAKEDA (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)) Key words: Phase synchrony, Functional connectivity, Neural mass model 細胞におけるスパイク密度 z0i は Di = wi (z0i (t − τ) − βi ) とし 目 的 脳部位間の情報伝達（機能的結合）はニューロン活動の同 期によって実現されていると考えられている。また，近年の 研究では，認知課題の種類によって同期する周波数が変化す るという報告がある。例えば，Buschman & Miller (2007) は サルが視覚探索課題を行っている間の local field potential を 測定し，特徴探索課題は 36–56 Hz 帯域で，結合探索課題は 22–34 Hz 帯域で位相同期性が高くなることを明らかにした。 て細胞群 j に，細胞群 j の z0 j は D j = w j (z0 j (t − τ) − β j ) と して細胞群 i に伝達された。一方向結合条件の情報伝達の重 み付けは wi = 0.5, w j = 0 とし，双方向性結合条件の情報伝 達の重み付けは wi = w j = 0.33 とした。また，伝達時間の遅 れ τ は 10 ms とした。各細胞群の錐体細胞の膜電位 v0 を脳 波とみなし，Lachaux, et al. (1999) に基づいて phase-locking value（PLV）を位相同期性の指標として算出した。 この結果はボトムアップ制御は高 γ 帯域で，トップダウン制 結果および考察 御は低 γ 帯域で機能的結合があると解釈されているが，その Neural mass モデルによるシミュレーションの結果を Fig- 背景にある同期周波数の決定メカニズムは明らかにされてい ない。視覚探索中の脳内情報伝達様式を考えた場合，特徴探 索では頭頂から前頭への一方向的な結合が，結合探索では双 方向的な結合による再帰的な処理が想定される。そこで本研 究では，一方向的結合は高 γ 帯域で，双方向的結合は低 γ 帯 域で同期性が高くなると仮定し，neural mass モデルを用いた 検証を行った。 ure 2 に示す。一方向結合と双方向結合の比較において， 36–56 Hz 帯域は一方向結合の PLV が高く，22–34 Hz 帯域は 双方向結合の PLV が高いことが明らかになった。この結果 は，Buschman & Miller (2007) で観察された周波数帯域とほ ぼ一致しており，特徴探索では一方向の情報伝達・非再帰的 処理が，結合探索では双方向の情報伝達・再帰的な処理が行 われていた可能性を示唆している。 方 法 Unidirectional (wi = 0.50) 抑制性介在細胞から構成された（Figure 1）。細胞群 i の錐体 POP i -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 1000 1500 2000 1000 1500 2000 connected -1000 -500 0 500 Bidirectional (wi = 0.33, wj = 0.33) POP i connected Unidirectional -1000 Pop i wi -500 0 Pop j 500 56 52 48 44 40 36 32 28 24 20 16 -200 connected POP j -1000 Frequency (Hz) 奮性介在細胞，およびインパルス応答特性の異なる 2 種類の connected POP j Zavaglia, et al. (2006) に従い，各細胞群は，錐体細胞，興 -500 0 500 Time (ms) 0 200 connected 1000 1500 2000 Differential PLV -0.4 400 600 Time (ms) 0 Figure 2 シミュレーションで得られた脳波の例（左）およ び双方向結合と一方向結合の PLV の差分（右） 。 Bidirectional wi Pop i Pop j wj 引用文献 Buschman & Miller (2007) Science 315:1860–1862 Figure 1 本研究で用いた neural mass モデル。 Lachaux, et al. (1999) Hum Brain Mapp 8:194–208 Zavaglia, et al. (2006) J Neurosci Methods 157:317–329 0.4
© Copyright 2024 ExpyDoc
