Identification of spatiotemporal brain activity patterns triggering global state changes in functional brain networks

点击翻译按钮获取中文摘要

今年度は，脳機能ネットワークにおいて「分離状態」と「統合状態」間の大域的状態変化が生じる現象へのより深い理解を得ることを目的として，この大域的状態変化，安静時において繰り返し生じる脳活動時空間パターン，そしてこれらの背後にある脳構造ネットワークとの間の関係性を解析することに取り組んだ．本研究では，時変脳機能ネットワークおよび脳構造ネットワークを構築する際に，ヒト脳イメージングデータベースConnectomeDB（研究コンソーシアムThe WU-Minn Human Connectome Projectが公開）からダウンロードした安静時fMRIデータおよび拡散MRIデータをそれぞれ用いた．脳活動時空間パターンの抽出方法としては，抽出したパターンと脳構造ネットワークとの間の関連性に着目するため，前年度において試行したiCAPs法ではなく，グラフフーリエ変換法を用いた．具体的には，脳活動（安静時fMRI）データを，脳構造ネットワークのラプラシアン行列に対して固有値分解を行うことによって得られたハーモニクスと呼ばれる基底を用いて分解し，解析の対象とする脳活動時空間パターンを得た．この分解によって得られた脳活動パターンから，各時刻における脳活動と脳構造ネットワークの関連性を定量化することができる．この関連性の時間変化と分離・統合状態間の時間変化を対応づけることを通して，脳活動パターン・脳構造ネットワーク・大域的状態変化の三者を統合的に取り扱うことを可能にした．