神経クリークの識別のためのグラフ分析からの貢献 (BRAINGRAPH)
調査の概要
詳細な説明
非常に高い空間分解能 (HR) を備えた脳波検査 (EEG) (EEG-HR、256 個の電極) により、大脳新皮質の全体的および局所的な活動をより深く理解できるようになります。
2012 年、Claude Berrou と Vincent Gripon's Internet による出版物で、コネクショニスト ネットワークのグラフィック表現に基づいた情報コーディングの新しい原則が紹介されたのを受けて、私たちはこの理論の生物学的妥当性を生体内で EEG を使用してテストするためにこのチームにアプローチしました。
中心的な概念は精神的情報であり、長期記憶によって獲得される知識のすべての要素として定義され、その上に新たな問題に対応しようとする理性が構築されます。 この新しい理論によれば、クオリアまたは特徴と呼ばれるこれらの知識要素はクリーク ネットワーク内で接続されている必要があります。 ただし、現時点では、高解像度脳波検査を使用してグラフ間の空間的および位相的類似性の両方の優れた指標を測定する方法を比較するグラフはありません。
この新しい研究では、大脳皮質におけるグラフ分析の特定の状況に特に適応する、グラフ比較のいくつかの既存の方法の長所を組み合わせることを提案します。
使用されるスキルは、情報理論、数学、グラフ理論、コンピューターサイエンス、神経心理学、信号処理、神経学など多岐にわたります。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Rennes、フランス、35033
- Rennes University Hospital
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- 18歳以上
- 右利き ;
- フランス語のネイティブスピーカー
- 書面によるインフォームドコンセントを与えた上で
除外基準:
- 精神障害、神経心理障害、発達障害の存在
- 未矯正の視覚障害
- フランス語を読んだり話したりする上でのトラブルや遅れ
- 完全なバイリンガルまたは多言語対応
- 脳機能を変化または改変する可能性のある薬物、治療および/または物質
- 妊娠、授乳
- 重大な法的保護下にある人、および/または自由を剥奪されている人
MRI関連の基準
- 心臓ペースメーカーまたは植込み型除細動器
- 鉄磁性外科用クリップ
- 人工内耳
- 眼内または脳の異物
- 使用後 4 週間未満のステント、使用後 6 週間未満の骨接合材料
- 閉所恐怖症
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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他の：健康ボランティア
20 人の健康なボランティアが、参加基準と非参加基準を確認するために参加訪問を受けます。 次に実行されます:
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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得られたグラフ間の類似性を測定するツールを検証するには、3 つの主な基準を考慮する必要があります。
時間枠：2年
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個人内の変動にもかかわらず、同じ物体または同じ音が数回繰り返された場合、最も類似した接続性グラフが生成されるはずです。 個人間の変動にもかかわらず、接続性グラフの分析では、同じ刺激または刺激の共有に関する個人間の高い類似性指数も報告されなければなりません。たとえ主題が異なっていても、同じ意味論的特性を持ちます。 刺激の概念分析の段階、または画像や音声の提示後 175 ミリ秒以降、接続性グラフの分析により、同じオブジェクトのいくつかの異なる画像の強い類似性インデックスが明らかになります (視覚的表現とは独立しています)。同じオブジェクト（感覚モダリティに依存しない）、または同じ意味カテゴリ（概念的な類似性、例：オレンジ、レモン）に属する 2 つのオブジェクトを表す画像と音声。 実際、これらのオブジェクトは共通の特性/意味論的次元を共有しています (例: 移動体と静止体、または生物と非生物など)。 |
2年
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私たちの方法で得られた結果の妥当性をグラフから直接推定します
時間枠：2年
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密度 (つまり、可能なリンクの合計数に対する、指定されたグラフ内のリンクの数の比率)、直径 (つまり、グラフ内の最長のパス)、平均次数 (つまり、接続されているリンクの平均数)各ノードへの接続）、クラスタリング（つまり、ネットワークの残りの部分とノードのグループへの接続密度）、およびその他のパラメータが、文献で入手可能な標準値の観点から比較されますが、計算に役立つツールも使用されます。 WordNet やその他多くの単語間の意味上の距離。
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2年
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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グラフ間の類似性を測定するための私たちの方法を実験室でテストしたシミュレートされたデータに対する測定の品質の判断
時間枠：2年
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実験者がソースの場所を事前に知っているニューラル ネットワーク母集団のコンピューター モデルを使用すると、グラフを再構築してそれらの類似性を判断しながら、手法の信頼性をテストできます。
[8] 最後に、ニューラル クリーク (または完全なグラフ) の識別に関する結果の品質を、他の場所で開発した人工ニューラル ネットワーク モデルと比較することができます [1、9、10]。
このモデルは、神経クリークの分布（密度と効率の問題に応じて）が、脳内で見いだすべき単純な原理に従っていることを示しています。
たとえば、脳の小さな領域のスケールでは多くのクリーク (または完全なグラフ) が存在しますが、空間的に離れたソースを考慮するとそれらのクリークはまれであると考えるのが合理的です。
それは「スモールワールド」と呼ばれる、大脳皮質の神経ネットワークの典型的な組織です。
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2年
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協力者と研究者
出版物と役立つリンク
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (見積もり)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。