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Masahitoyamagata (トーク | 投稿記録) 細 (→巨視的なコネクトーム) |
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[[ファイル:Story-vs-math Task-fMRI.png|サムネイル|左|Task '''fMRI''': Story vs Math Image courtesy D. Barch, M. Harms, G. Burgess for the WU-Minn HCP consortium - http://humanconnectome.org]] | [[ファイル:Story-vs-math Task-fMRI.png|サムネイル|左|Task '''fMRI''': Story vs Math Image courtesy D. Barch, M. Harms, G. Burgess for the WU-Minn HCP consortium - http://humanconnectome.org]] | ||
⾮侵襲脳計測法として、現在、ヒトの脳活動解析技術の主役となっているのは、[[ | ⾮侵襲脳計測法として、現在、ヒトの脳活動解析技術の主役となっているのは、[[fMRI]](functional MRI)である。fMRIでは、MRIにより、⾎流の流れと、脱酸素化ヘモグロビンの濃度変化をみている(BOLD効果)。つまり、ニューロンの活動を直接観察しているわけではないので、実際のニューロンの活動とは、秒単位の時間的なズレがある。そして、休⽌状態の⼤脳のある領域と別の領域が同調して⾃発的に変動するということが、結合状態にあるということを意味していると仮定すれば、fMRIを使って、領域間のつながりも推定することもできる(休⽌状態fMRI)。この⽅法は、領域間の結合関係、つまりコネクトーム推定の有⼒な⼿段になっている。実際に⼤規模なデータを集めてきているのは、⽶Washington大学(ミズーリ州)と⽶University of Minnesota、そして英Oxford大学を中⼼とするコンソーシアムである。このプロジェクトでは、健常な成⼈を⽬標に、fMRI、[[PET]]、[[EEG]]、[[MEG]]を使うことで、それぞれの脳や⾏動関係の情報を収集してきている。また、同様な方法論は、脳機能の理解に利用されている。例えば、2016年、California大学Berkeley校のグループは、自然言語のそれぞれの単語と大脳皮質活動領域を関連づけるマップを作製した<ref><pubmed>27121839</pubmed></ref>。 | ||
[[ファイル:Diffusion FA.JPG|サムネイル|右|Fractional anisotropy (top), and principal diffusion directions (bottom) images from the HCP '''dMRI''' Image courtesy of the WU-Minn HCP consortium - http://humanconnectome.org]] | [[ファイル:Diffusion FA.JPG|サムネイル|右|Fractional anisotropy (top), and principal diffusion directions (bottom) images from the HCP '''dMRI''' Image courtesy of the WU-Minn HCP consortium - http://humanconnectome.org]] |