機能的 MRI に基づく個々の大脳皮質の機能的分割

Functional Parcellation of Individual Cerebral Cortex Based on Functional MRI.
Zhao J1, Tang C1, Nie J2 Neuroinformatics

人間の脳アトラスは,脳の構造と機能に関する科学的理解を深めるのに役立つ.典型的な解剖学的アトラスは,主に構造と機能の一貫性を確保できない脳の形態計測に基づいており,特に大脳皮質における領域ごとの機能の違いを反映するのも困難である.このように近年では,個人の機能的アトラスは個人脳のユニークな機能的組織を特定するだけでなく,行動による個々の変動を調べるためにも不可欠であるため,大きな注目を集めている.この研究では,静止状態の機能的磁気共鳴画像(rs-fMRI)を使用して,個人レベルで大脳皮質全体を正確に分割するための新しいアプローチが提案された.分割による機能的均一性を調べるために,新しい評価基準であるクラスターの類似性(SC)係数が提案された.分割結果は,2つの静止状態のセッション間で高い一貫性を示した(Dice>0.72).最も一貫した小領域は前頭皮質に現れ,最も一貫性のない小領域は後頭皮質に現れた.小領域の機能的均一性は,前頭皮質と島では高く,前中心回では低かった.SC値によると,最適なクラスタ数は半球あたり約1600だった.識別精度は2つのrs-fMRIセッション間で100%であり,レスト-タスクおよびタスク-タスクセッションでも0.97を超えるという結果を示した.

ヒトの脳画像に基づく parcellation

Imaging-based parcellations of the human brain
Simon B. Eickhoff, B T Thomas Yeo, Sarah Genon Nature Reviews Neuroscience, vol.19, No. 11, pp. 672-686, 2018

定義づけられた脳組織の形状は,空間的不均一性を持ち,異なるスケールで複数の地形を生じさせる.明確な 脳の区分定義である parcellation は,領域間で密接に相互作用するが,複数の不連続性を含む領域やネットワーク になり,脳組織または機能を理解するための基本となる.過去 10 年間で,構造的および機能的マーカーに加えて, 脳組織の局所的性質から遠大な結合パターンまで,さまざまな機能に基づいて脳を識別および分割するための in vivo MRI ベースの豊富なアプローチが爆発的に増加している.これらのさまざまなアプローチに多様性が大きい ことを考えると,これらのマップ間の収束と発散を評価することは困難である.個体間のばらつきはこの課題を 増大させるが,個体間と発展的 parcellation 研究を組み合わせることでまた新たな発見にむけたチャンスを提供で きるかもしれない.

瞬時接続の時間経過を用いた機能分割

Functional parcellation using time courses of instantaneous connectivity
Erik S.B.van Oort, Maarten Mennes, Tobias Navarro Schroder
NeuroImage 2017, Available online 14 July 2017

機能的な神経イメージングの研究により,脳機能は空間的に分離された領域間の機能的ネットワークの集合であると理解されてきた.これらのネットワークは,各ネットワークの機能を強調して担う1 組の領域群から構成されていると考えられる.このため,脳の機能的構造の本質的なコンポ―ネントが脳の各領域であるとして,機能的な分割によって脳の機能的領域を同定することを目的とする手法が数多く提唱されている.現在の分割手法は,通常,ボトムアップ手法を採用し,より小さい単位の領域をクラスタリングすることによって領域を生成する.本研究では,あらかじめ定められた関心領域をサブ領域に分割するために,脳機能の瞬時の接続性を用いたトップダウン手法を提案する.最適なサブ領域の数を決定するために,split-half reproducibility が用いられた.静止状態のfMRI データに対して瞬時接続分割手法が適用され,視床、嗅内皮質、運動皮質、および脳幹および線条体を含む皮質の分割を生成する能力が実証された.分割された領域は,細胞構造アトラスと比較して評価され,本手法が既知の細胞構造的特徴に従う生物学的に有効な領域を生成することが示された.