脳活動の動的モデリングによる神経活性化に対するイベント関連の血行動態反応の検出

このホワイトペーパーでは、イベント関連の血行動態予測関数（つまり、一般線形モデルの設計マトリックスの基礎関数）がモデルの出力として取得される状態空間血行動態モデルを示します。さまざまなタスク期間間の対照的な動作と安らぎの期間（界面間ダイナミクス）に加えて、タスク期間中の実際のイベント関連の動作をモデル化するために、モジュラーシステムは、インパルス刺激に対する実際の血行動態応答のパラメトリックサブスペースベースの状態空間モデリングによって調査されます。このモデルは、実験刺激のインパルス近似で開発された血行動態モデルを畳み込むだけで、実験のイベント関連の基底関数を生成するためのシンプルで計算効率の良い方法を提供します。述べられた調査結果の実証は、皮質の血行動態反応をモデル化および検証するために、ゆっくりと高速サンプリングの近赤外分光法を使用して指関連実験を実施することによって行われます。指関連実験の生成された基底関数は、実際のデータから採用されており、非延滞およびリアルタイムのイベント関連機能の組み込みを検証し、動的モデリングベースのオンラインフレームワークを効果的に実証します。提案された方法は、イベント関連の活性化および相互活性化ダイナミクスを推定する潜在的な可能性を示し、それにより古典的なガウス近似法を上回ります。

This paper presents a state-space hemodynamic model by which any event-related hemodynamic prediction function (i.e., the basis function of the design matrix in the general linear model) is obtained as an output of the model. To model the actual event-related behavior during a task period (intra-activity dynamics) besides the contrasting behavior among the different task periods and against the rest periods (inter-activity dynamics), the modular system is investigated by parametric subspace-based state-space modeling of actual hemodynamic response to an impulse stimulus. This model provides a simple and computationally efficient way to generate the event-related basis function for an experiment by just convolving the developed hemodynamic model with the impulse approximation of the experimental stimuli. The demonstration of the stated findings is carried out by conducting finger-related experiments with slow- and fast-sampling near-infrared spectroscopy instruments to model and validate the cortical hemodynamic responses. The generated basis functions of the finger-related experiments are adapted from real data to validate the incorporation of non-delayed and real-time event-related features and to effectively demonstrate a dynamic-modeling-based online framework. The proposed method demonstrates potential in estimating event-related intra- and inter-activation dynamics and thereby outperforms the classical Gaussian approximation method.