Conn: 脳内ネットワークの相関と非相関のための機能的コネクティビティツールボックス

Conn: A Functional Connectivity Toolbox for Correlated and Anticorrelated Brain Networks
BRAIN CONNECTIVITY, Vol.2, No.3, pp.125–141, 2012
20151215sobuchi

レスティングステイト機能的コネクティビティは ,ヒトの脳の機能的構造の基礎となる ,本質的で自然なネッ トワークを明らかにする.しかしながら ,神経由来でないの偽相関などの信号の混合を避けるため ,機能的ネッ トワークを特定する有効な統計解析には ,ノイズの原因に対処する必要がある.生理学的なノイズや他のノイズ の原因を低減させるためコンポーネントベースドノイズコレクションメソッド(CompCor)を実装した ,機能的 コネクティビティツールボックスであるConnを開発した.さらに ,体動と時系列共変量の除去 ,時間フィルタ リングとBOLDコントラスト信号の残差に窓をかけ ,機能的コネクティビティMRI(fcMRI)のファーストレベ ル推定とレスティングステイトとタスク関連のデータのためのセカンドレベルランダム効果解析を行う.グローバ ルシグナル回帰に依存する手法に比較して ,CompCor ノイズリダクション手法はグローバルシグナル回帰がな いかのように反相関の説明を可能にする.このツールボックスではシード・ボクセルとROI・ROIの機能的相関 の推定 ,部分相関と2変量あるいは多変量の回帰分析 ,グラフ理論解析 ,ボクセル・ボクセル機能的コネクティ ビティ解析などの fcMRI 解析を行う.本稿では ,実装された fcMRI 解析の推定と使用例と共に ,Conn ツール ボックスに実装された手法を説明する.CompCor手法はfcMRI解析の選択性と感受性を増加させ ,fcMRI解析 のインタスキャンの高い信頼性を示す.