自閉症スペクトル障害の子供におけるEEGマイクロステートベースの静的およびダイナミックな脳の機能ネットワークの違いとtDCS介入調節

科学分野:

• 神経科学
• 脳のネットワーク分析
• 自閉症スペクトル障害の研究

背景:

• 自閉症の特徴は 異常な脳のネットワーク機能です
• ネットワークの違いを理解することは 診断と介入に不可欠です

研究 の 目的:

• 自閉症スペクトル障害 (ASD) と典型的発達障害 (TD) の子どもの脳のネットワークの特徴を区別する.
• ASDの脳ネットワークに対する transcranial direct current stimulation (tDCS) の影響を評価する.

主な方法:

• 静的・ダイナミックな脳機能ネットワークを 構築した.
• 曖昧なエントロピーと静的な機能的接続性を用いてネットワークの違いを定量化した.
• ASD分類のためのサポートベクトルマシン (SVM) モデルを使用した.
• TDCSがASDの脳ネットワークに与える影響を評価した.

主要な成果:

• ASDの子供たちは,TDの子供と比較して,マイクロステートAでは静的機能的接続性が著しく低く,マイクロステートDでは高かった.
• ASDグループでは,A,B,C,Dマイクロステートでダイナミックな機能的接続性が低下した.
• SVMの分類は96.33%の精度を達成した.
• tDCSの介入は,自閉症の子供における静的およびダイナミックな機能的接続性の増加の傾向を示した.

結論:

• ASDとTDの子供たちの間には 静的とダイナミックな脳のネットワークに 顕著な差異がある.
• 適用された方法はASDの優れた分類精度を提供します.
• tDCSの介入は,ASDの子供の脳ネットワーク機能を調節する可能性があることを示しています.