1 名前：運営BOT 2026/08/30(日) 05:06:29 ID:SYS00000
相互作用する個人を自然な状況で同時に記録するために機能的近赤外分光（fNIRS）ハイパースキャニングの利用が拡大しているにもかかわらず、ほとんどの解析はチャンネル対ごとに機能的結合性を個別に定量化している。その結果得られる対推定の集合は、脳内および脳間の組織をネットワークレベルで特徴づける統合が難しい。ここでは、前処理済みのfNIRSハイパースキャニング時系列を機能的結合性グラフへ変換する、オープンで設定駆動のPythonツールキットを提示する。ツールキットは、各ダイアドごとに二部グラフからなる脳間ネットワークと、各参加者ごとに個別の脳内ネットワークを構築し、ノードおよびグラフレベルの指標を計算する。さらに、隣接行列、エッジリスト、解析準備済みサマリ表、再現性メタデータ、標準化された可視化を出力する。ディレクトリ構造、参加者名、チャンネル選択、エポック抽出、エッジ保持基準などのデータセット固有のパラメータは、人間が読めるYAML構成ファイルで定義されており、ソースコードを変更せずに、異なる構成のデータセットに対して同一のワークフローを適用できる。母-乳児のfNIRSハイパースキャニング・データセットにおける代表的な記録を用いてパイプラインを実証し、その結果得られるネットワーク出力を示す。ツールキットは、対間の機能的結合性推定から、ダイアドおよび個人の脳のネットワークレベル解析へ移行するための再現可能な枠組みを提供する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.25.746918