機能的磁気共鳴画像法を用いた脳機能計測方法とその応用

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(1)理学療法学第 43 巻第 5 号 429 ∼ 435 機能的磁気共鳴画像法を用いた脳機能計測方法とその応用頁（2016 年）. 429. 理学療法トピックスシリーズ「中枢神経機能の計測と調整」. ＊. 連載第 2 回機能的磁気共鳴画像法を用いた脳機能計測方法とその応用. 金子文成 1）上原信太郎 2）3）. 整列する。RF コイルに短い周期の交流電流を流す（RF. はじめに. パルス）ことで急速な磁場を発生し，プロトンをふらつ. 磁気共鳴画像法（magnetic resonance imaging：以. かせて回転運動を誘導する（以下，歳差運動）。このプ. 下，MRI）を用いた脳活動計測には，その測定原理か. ロトンの和をとると差動運動で時間変化する回転磁場が. ら複数種類がある。これまで脳機能マッピング［機. 生じ，ファラデーの法則にしたがって RF コイルに交流. 能的磁気共鳴画像法（functional magnetic resonance. 電流が流れる。この電流が MRI で測定される。この電. imaging：以下，fMRI）］で多く用いられてきたのは，. 流は時間的に減衰するが，減衰の割合はプロトンが含ま. 血液酸素濃度依存性 blood oxygenation level dependent. れる組織によって異なる。その差が信号強度の差であ. （以下，BOLD）コントラスト法である。BOLD コント. り，画像の強度として表現される。さらに磁場に勾配を. ラスト法は，1990 年に Ogawa により報告され. 1）. ，それ. 以来ヒトおよび動物の脳機能マッピングに用いられてき 2）. もたせることで三次元画像を構築できることとなる。 BOLD コントラスト法は，脳活動に由来する血液酸. た。この方法は，神経活動そのものではなく神経活動. 素飽和の変動を MR 信号の変化として捉えるものであ. におけるエネルギー代謝に伴う現象を計測するものであ. る。生体内での酸素運搬の主体であるヘモグロビン（以. る。測定原理には現在でも不明な点が多いとされること. 下，Hb）は，oxy-Hb と deoxy-Hb の 2 つの様態をもち，. や，単独の計測結果からは神経活動の機能的役割に言及. Hb に内在する鉄と酸素が結合することで磁性が変化す. できないという限界があるものの，非侵襲性や空間分解. る。酸素と結合していない鉄を含む deoxy-Hb は常磁性，. 能の高さから，理学療法に関連する脳機能情報を得るた. 酸素と結合した鉄を有する oxy-Hb は反磁性を示す。磁. めに非常に有効な方法である。. 性体は，含有率と磁化率に依存して磁場を乱す。磁性体. 本稿では，fMRI を利用した脳機能計測方法について，. による磁場の乱れは，その周囲の組織に含まれる水分. 概念的におさえておきたい基本的原理や信号のもつ情報. 子のプロトンの横緩和を促進（T2* 緩和時間を短縮）す. とともに，具体的活用方法について解説する。. るため，磁場不均一に敏感な T2* 強調画像を用いるこ. ‒7）. 物理的原理 3. とで，deoxy-Hb の増減を局所の MR 信号強度の変化として検出することが可能となる。Oxy-Hb がもつ反磁性. MRI スキャナーは超電導磁石，高周波コイル（radio. は，deoxy-Hb がもつ常磁性に比較して磁化率が非常に. frequency coil：以下，RF コイル），勾配磁場コイルで. 小さいため，生体環境下の MR 画像採集においてはほ. 構成される。超電導磁石により発生する磁場内に身体を. ぼ無視できる程度とされる。したがって，deoxy-Hb 量. 入れると，体内の水分子の陽子（以下，プロトン）が. が T2* 強調画像の信号変化に主として寄与することとなり，その増加は MR 信号強度の低下を，減少は MR. ＊. Brain Function Measurement using Functional Magnetic Resonance Imaging and its Applications 1）札幌医科大学保健医療学部理学療法学第一講座（〒 060‒8556 札幌市中央区南 1 条西 17 丁目） Fuminari Kaneko, PT, PhD: First Division of Physical Therapy, Sapporo Medical University 2）Johns Hopkins Shintaro Uehara, PT, PhD: Department of Physical Medicine and Rehabilitation. Johns Hopkins Medical Institution 3）日本学術振興会 Shintaro Uehara, PT, PhD: JSPS Postdoctoral Fellow for Research Abroad キーワード：脳，機能的磁気共鳴画像法，神経. 信号強度の上昇をもたらす. 6）7）. 。. fMRI で計測する信号 1．神経活動に伴う二次的な生体シグナル脳は，活動電位に代表される電気現象で情報処理を行っており，その多くは数ミリ秒で完了する. 8）. 。緩慢な. ものでも数百ミリ秒から 1 秒程度の経過をたどる。これらの電気現象は神経活動による 1 次シグナルである。そ.

(2) 430. 理学療法学第 43 巻第 5 号. 理前のボクセルサイズは平均で 55 mm3 程度であるといわれる. 13）. 。そこには，5.5 百万のニューロン，2.2 ‒ 5.5. 3. × 10 個のシナプス，そして 22 km の樹状突起と 220 km の軸索が含まれている計算になる. 13）. 。. 3．神経活動と BOLD fMRI これまで述べたように，fMRI による脳機能解析では神経活動に続く二次的シグナルを解析している手法であるがゆえに，その使用と理解に注意を要する。ここでは，興奮性シナプス. 抑制性シナプス. 図 1 興奮性シナプス（左）と抑制性シナプス（右）で生じる局所電流．興奮性シナプスでは，伝達物質が放出された後にシナプス間隙で膜の脱分極を生じ，その部分に電流が流入する．抑制性シナプスでは電流の向きが逆になる．. その理由となる生理学的背景を簡単に解説する。グルコースの代謝と局所的な脳血流（cerebral blood flow：以下，CBF）の変化は緊密に関連しており，脳血流の増加は直接的に神経活動に伴うものだと考えられて 2）きた。神経活動の増加は，脳局所における酸素代謝率. （cerebral metabolic rate of O2：以下，CMRO2）の上昇を誘導する。この酸素消費の増大を補うために CBF，の計測方法には，活動電位記録や脳磁図などがある。. 脳血液量（cerebral blood volume：以下，CBV）も上. 神経活動においては酸素によって糖を解糖するエネル. 昇する。酸素消費を表す CMRO2 の上昇と血液量であ. ギー産生が必要であり，組織低酸素化が起こる。さらに，. る CBV の増加は deoxy-Hb 量の増加に作用し，血流量. ニューロンの活動に伴う種々の生化学的変化（一酸化窒. である CBF の増加は単位体積あたりの deoxy-Hb 量の. 素やプロスタグランジン）などが影響して比較的速やか. 減少に作用する。BOLD コントラストは deoxy-Hb 量. 9）. に血管拡張反応が生じ，血流が増大する。これは，神. の増減に依存するため，結果的に CMRO2，CBF，CBV. 経の興奮現象である一次シグナルに対して，0.5 から数. の 3 つのパラメータにより決定されることとなる. 6）. 。. 秒の遅れで発生する時間的にゆっくりした現象であり，. CMRO2 を CBF と動脈血中の酸素濃度で除したものは，. 8）二次シグナルと呼ばれる。fMRI で計測される情報は，. 酸素摂取率（oxygen extraction fraction：OEF）と呼. この二次シグナルによるものである。. ばれ，BOLD コントラストの指標のひとつとされる。一般的に，脳活動に伴う CBF の増加（単位体積あたりの. 2．神経−血管カップリング. deoxy-Hb 量の減少）は，CMRO2，CBV の増加（deoxy-. 神経活動は，大まかには局所電位と活動電位とに分け. Hb 量の増加）に比較してはるかに大きいため，単位体. られる. 10）. 。局所電位は神経入力によるシナプス活動で. 11）生じると考えられており（図 1），活動電位は細胞体 10）. 2）. 積あたりの deoxy-Hb 量は低下する（図 4）。たとえば，ヒトに対する視覚刺激や体性感覚刺激中の脳血流量と酸. 。これらの活動をす. 素代謝率とを解析した研究では，刺激の結果として毛細. るニューロンに加えて，さらにグリア細胞の一種である. 血管と静脈の酸素化レベルが増加し（oxy-Hb の流入に. アストロサイト，血管平滑筋細胞および血管内皮細胞. よる），deoxy-Hb 量の上昇を誘導する CMRO2 の増加を. が，微小循環制御ユニット（neurovascular unit）を構. 相対的に抑制することが報告された. が閾値を超えることで発生する. 2）. 14）15）. 。Deoxy-Hb. 成している。ニューロンの活動に伴ってグルコースの. 量の低下は，不均一磁場の低減となるため，周辺組織の. 消費と ATP の産生過程が進行する。この過程がアスト. T2* 緩和時間が延長し，T2* 強調画像の信号強度を上昇. ロサイト（図 2 の黄色）とニューロン（図 2 の緑色）近. させる。これらの現象が BOLD コントラストの成因と. 12）. くでの毛細血管（図 2 右下の黒色）. およびその上流. にある動脈が拡張する現象へとつながる. 2）. 。図 3 では，. 6）考えられている。. このように，概念的レベルにおいて，神経活動と. ニューロンと血管との構築学的関係について，皮質第Ⅱ. BOLD fMRI 信号との関係について適切に理解しておき. 層から灰白質までのうち（図 3 左），第Ⅳ層の横断面か. たい。これまでの研究によって，BOLD fMRI 応答は神. ら表層にむかって 3 次元的に再構築して示されている. 経活動のうちで局所電流よりもスパイク活動によるとす. 13）. （図 3 右）。この緊密ともいえる神経−血管カップリ. る研究，むしろ局所電流によるとする研究，両方がかか. ング現象が，血液に基盤をおく fMRI アプローチを理解. わるとする研究に分けられ，論争が続いているとされ. 2）. 2）. するキーポイントとなるとされる。. る. ちなみに，fMRI の典型的な分解能は平面で 9 ∼. BOLD コントラスト法は，このような生理学的バッ. 2. 16 mm ，スライス厚が 5 ∼ 7 mm とされ，フィルタ処. 。. クグラウンドの下に脳賦活を検出している。MR 信号が.

(3) 機能的磁気共鳴画像法を用いた脳機能計測方法とその応用. 図 2 ニューロン，アストロサイト，血管，ニューロピルの構築学的関係ラット運動皮質の 2 光子励起顕微鏡による写真（左図）．カルシウム指示薬がロードされたニューロン（緑），アストロサイト（黄），そしてニューロピル（樹状突起，軸索，シナプス終末，アストロサイトの突起などを含む細胞体の間）が示されている．右図は脳軟膜の表面から 250 μ m 下方部分の切片．すなわち，XZ 面である左図の白点線部分を XY 面でみると，右図のようになる。右下は右上と同じ関心領域の写真であるが，染色された細胞を解説するためにマーキングしてある．白丸で囲まれているのがニューロン，白い四角で囲まれたのがアストロサイト，青丸（黒い背景）が血管内腔，そして灰色部分はニューロピルである（文献 12 より）．. 431. 図 3 1 つのボクセルに含まれる神経細胞と血管左は，サルの視覚野における血管網の X 線微小断層像（X-ray microtomography）．血管径が色分けされて示されている．軟膜血管を除いて皮質表面が最上部に描出されており，下方が灰白質である（左側のパネルはニッスル染色切片）．血管の密度は 3％にすぎず（中央写真の白い部分），血管の間隔は平均で 50 μ m である．この間隔が血液から酸素が拡散する距離であると考えることができる．そこに密集しているのは，ニューロン，シナプス，そしてグリア細胞である（右上図）．中央上図には，ニューロンタイプを具体的に図示されている（赤：錐体細胞，濃い青；抑制性バスケット細胞，など）（文献 13 より転載）．. 図 4 神経活動に対する血管応答と想定される MR 関連の変数 2）血流中の酸素化ヘモグロビン（赤点）と脱酸素化ヘモグロビン（青点）が動脈を通り，細動脈，毛細血管，細静脈，そして最後に静脈へと至る過程を示す．酸素は，oxy-Hb を介して運ばれて血管外の組織へ拡散し，そこで代謝にかかわる．刺激前のベースライン状態で，血中酸素飽和度は動脈においてほぼ 100％であり，一方で静脈では 60％以内である．正確な値は，生理的状況に応じて変化する．神経活動の増加は血流速度増加と血管拡張のトリガとなる．血液潅流が増加した結果，酸素消費割合の増加で必要とされる量を超え，結果的により高い酸素化ヘモグロビンレベル，および低い脱酸素化ヘモグロビンレベルとなり，毛細血管と静脈の酸素化レベルが増加する．. 増加するにもかかわらず deoxy-Hb が増加する例も報告. がないこと，②空間分解能と時間分解能に優れているこ. 7）されており，あくまでも間接的に神経活動を捉えてい. 16）とである（表 1）。. ることに留意しなければならない. 6）. 。. 非侵襲的脳機能計測としての特徴. BOLD fMRI 信号の解析方法 fMRI を用いた実験は，ある認知・行動機能に関連す. 神経活動の二次的シグナルを計測する方法として. る脳活動部位を推定することを第一の目的としているこ. ポジトロンエミッション断層撮影（positron emission. とが多い。この項では，取得した fMRI 画像から脳機能. tomography：以下，PET）がある。fMRI が PET に比. 部位を特定するまでの画像解析の基本的な流れとその概. べて優れている点は，①血中に外来物質を注入する必要. 要を説明する。.

(4) 432. 理学療法学第 43 巻第 5 号. 表 1 非侵襲的脳機能計測法の比較 EEG. MEG. fMRI. NIRS. PET. 得られるおもな情報. 神経活動（電位）. 神経活動（磁場）. 神経活動に伴う血液動態，代謝. 神経活動に伴う血液動態. 血液動態，代謝，神経伝達機能. 空間分解能（ｍｍ）. 10. 2‒5. 1‒4. 30. 4‒5. 数 ms. 数 ms. 2 ‒ 5s. 2‒5 s. 5 min. 中. 大. 大. 小. 大. 利点. 低コスト. 高時間分解能. 高空間分解能. 低拘束性. 高感度，定量性. 欠点. 低空間分解能. 深部での低空間分解能. 低感度. 実効光路長不明. 放射性物質の使用. 時間分解能被験者の拘束性. 文献 16 より改変. 1．前処理まず，fMRI 画像解析は“前処理”と呼ばれる一連の時・空間的画像補正手続きから開始される. 17）. 。fMRI 画. 像は 1 断面毎に数十∼数百 ms で撮像され，数秒かけて 1 ボリューム画像（関心脳領域の全断面画像）が得られる。そのため，最初と最後に撮像された断面画像間には数秒の時間的隔たりがあることになる。この時間的隔たりを解消するため，1 ボリュームに含まれるすべての断面画像が時間的に同一時刻に撮像されたように補正する（slice timing correction）。次に，心拍や呼吸などの体動に伴ってわずかに変化する画像間の空間的位置を時系列で一定になるよう補正する（realignment）。さらに，全断面画像の空間的位置を，個人毎に別途撮像された高解像度の解剖学的構造画像，さらには国際的に定義されたテンプレート脳に合わせるよう補正する（coregister と normalization）。これにより，個人間で同様の空間的位置・形態・座標系をもった fMRI 画像が得られることになる。最後に，画像を平滑化し，上述した過程では補正しきれない個人間の脳構造の違いを緩和する（smoothing）。 2．脳活動推定のための統計解析. 図 5 （A）実際に計測された fMRI BOLD 信号の一例．（B）課題実行と安静の時系列を表す計画行列（課題実行を 1，安静を 0 としている）と，それに血液動態反応関数（右上小パネル）を畳み込み積分した出力反応波形．一般線形モデルを用いた統計解析では，BOLD 信号を従属変数，推定された出力反応波形を説明変数として，両変数の関係性の強さ（回帰係数）が求められる．. 次に，ブロックデザイン（例；“課題実行”と“安静” を繰り返す実験デザイン）を用いて取得された fMRI 画像を例に，もっとも一般的な統計手法，すなわち一般線. 説明変数の差の 2 乗平均を最小にする最小自乗法を用. 形モデル（重回帰分析）を用いて課題に関連する脳機能. いて回帰係数を求める。これを fMRI 画像にあてはめ. 部位を推定するための統計解析手法を概説する。. たとき，各ボクセル（fMRI 画像を数 mm ∼ cm の立方. 一般線形モデルとは，統計モデルをたてて統計解析を. 体に分けたときの単位）の BOLD 信号を従属変数（図. 行う一手法であり，説明変数 X と従属変数 Y の間の関. 5-A），実験要因（課題実行・安静）を説明変数とする。. 係を線形式 1.1 で表現するモデルである。. 実際の説明変数には，課題実行と安静の時系列を表す計画行列（実行時を 1，安静時を 0 とした行列）に脳血流. Y = Xβ + ∈. （1.1）. の応答遅れを反映した血液動態反応関数を掛け合わせた出力反応波形が用いられる（図 5-B）。. β は回帰係数，ε は誤差である。ここから従属変数と. 次に，一般線形モデルで求められた各ボクセルの回帰.

(5) 機能的磁気共鳴画像法を用いた脳機能計測方法とその応用. 433. 係数 β に対して仮説検定を行う。β がゼロと異なること. 定の多重比較補正理論を用いた際にはクラスタサイズに. が示されれば，そのボクセルは課題実行に応じて線形に. も統計値が算出されるため，有意水準 5％のサイズを超. 応答すること，すなわち課題実行に対応した脳活動の生. えるクラスタを意味のある活動として見なすといった方. 起が推定できる。このとき，帰無仮説 H0 は，β = 0，コ. 法が採択されることが多い。. ントラスト（c；重みづけベクトル）は c =［1］とし，. ここで閾値設定の正誤についての結論をだすことは難. cβ = β となる。あるいは，ひとつの実験に要因が 2 種. しいが，fMRI 論文を読み進める際には，採用されてい. 類ある場合（回帰係数 β が 2 つ；［β A β B］）において，. る統計閾値を確認したうえで結果・解釈の妥当性を慎重. β A β B が異なる（要因 A と B の間の脳活動に差がある）. に判断する必要がある。. ことを示したい場合，H0 は β A ‒ β B = 0，コントラストは c =［1 ‒ 1］となる。つまり，いずれにしても，帰無. 研究の実例. 仮説 H0 は cβ = 0（cβ は統計学的にゼロと有意に違わ. 1．認知課題を用いたブロックデザインの研究. ない）となる。この帰無仮説を基に，コントラストに応. 図 7 に，我々が過去に行ったブロックデザインによる. じた各ボクセルの統計値が求められる。. fMRI 実験のデザインを示す. その後，各被験者から得られた結果をより一般化する. たスクリーンに投影された動画を見ることによって（図. ため，複数人のデータを用いた集団解析を行う。各ボク. 7-A），自分がリアルタイムに運動しているかのような. 20）. 。被験者の頭上におかれ. セルで推定された回帰係数 β の被験者間平均を算出し，. 自己運動錯覚を感じる条件（錯覚条件：self），単に他者. 帰無仮説 H0 を“平均値は統計学的にゼロと有意に違わ. の手が運動しているところを観察している条件（観察条. ない”とした 1 標本の t 検定を実施する。その結果，統. 件：other），そして意味のないシンボルを眺めている安. 計閾値を下回るボクセルが課題実行に応じた脳部位とし. 静時条件を繰り返し行い（図 7-B），錯覚条件における. て推定されることになる。この統計値に応じてボクセル. 脳活動の特徴を検出した研究である。. を色づけすることで，学術論文等で呈示される脳活動カ. 結果として示された脳活動部位は，観察条件と錯覚条. ラーマップが完成する。. 件とを比較して錯覚条件で有意に高い結果となったもの. なお，一連の画像解析手続きは，SPM（Statistical. である（図 8）。実験方法と結果についての詳細は，他. 18）. Parametric Mapping） 19）. Library）. や FSL（FMRIB Software. に代表される画像分析ソフトウェアを通じ. て比較的手軽に行えるようになっている。. の解説. 21‒23）. または原著 20）を参照されたい。このよう. な認知科学的実験を行うために重要な点として強調しておきたいのは，心理学的に標的としている状況が課題中に真に得られているかどうかを十分に担保する必要があ. 3．統計解析に伴う多重比較問題. ることである。そのためには，心理物理学的実験を，事. 上述した解析手続きには，各ボクセル（典型的な脳画. 前にいかに精密に再現性をもって行うかの努力が必要で. 像は万単位のボクセルを含む）に対して統計検定を繰り. あり，その点に注意しながら論文を読む必要がある。た. 返すことで生じる多重比較の問題が伴う，ということを. とえば我々の実験では，視覚刺激によって自己運動錯覚. 認識しておく必要がある。この場合の多重比較の問題と. が誘導されることがポイントであった。このために，事. は，検定が繰り返されると帰無仮説 H0 が棄却される確. 前の実験室内実験においてトレーニング期間を設け，さ. 率（有意水準）が増大する統計的第一種過誤のことを指. らに錯覚を知覚するかどうか，そしてそのタイミングを. す。すなわち，本来は活動がないのに活動があると採択. 実験的にあらかじめ確認して一定の基準を満たした場合. されてしまう過誤のことである。この過誤の発生を極力. に MRI 実験へ進むよう工夫した。また，MRI スキャナー. 抑えるため，fMRI 統計解析には，任意に厳しい統計閾. 内でも同レベルの強度で錯覚感が誘導されたことを検査. 値を設定するか，ある種の多重比較補正理論に基づいて. しており，脳活動を計測している最中の心理状況が担保. 算出された補正閾値を用いた手続きが採用される。任意. されていたことを原著論文内に示している. 20）. 。. に閾値を設定する場合には，慣例として 0.5％や 0.1％の有意水準を採用することが多い。また，多くの画像分析. 2．安静時の BOLD 信号に着目した研究. ソフトウェアに実装されている多重比較補正法を適用し. これまでの多くの fMRI 研究は，認知・行動課題を課. た場合，その有意水準は心理実験で一般的に用いられて. すことで，標的とする機能の脳機能局在を明らかにする. いる 5％が採用されることが多い（図 6）。. ことを目的としてきた。このとき，“安静時”の脳活動. また，どの程度のつながったボクセルの集団（クラス. 動態はいわゆる比較対照条件として利用されることが多. タサイズ）を意味のある活動として見なすか，という点. かった。一方で，特別な課題を遂行していない安静状態. にも注意すべきである。多くの場合，任意の数値（例；. であっても脳内神経活動はある周波数帯域をもった揺ら. クラスタサイズ 50 以上）を設定するか，あるいは，特. ぎを呈するという事実から. 24）. ，安静状態であっても脳.

(6) 434. 理学療法学第 43 巻第 5 号. A. B. 多重比較補正あり. 多重比較補正なし. 多重比較補正なし. 有意水準 < 5%. 有意水準 < 0.1%. 有意水準 < 0.5%. 厳しい. 緩い. 図 6 統計閾値を変更したときの脳活動の広がりの違い．色づけされた領域は，左側手指での系列タッピング運動を 16 秒間行っている最中に活動が推定された脳部位を表している．（A）は脳表面のボクセルのみ赤くマッピングしたもの，（B）は脳深部のボクセルも含めて脳表面にマッピングしたものである．有意水準が厳しくなると推定される脳活動領域が縮小し，逆に有意水準が緩くなるとその脳領域が広がっているのが見てとれる．. 図 8 図 7 に示す実験で検出された，錯覚条件で統計学的に有意に高いとされた脳神経回路．この実験デザインでは，視覚入力とは独立して“自己運動錯覚”の知覚によって活動した部位と解釈できる（文献 20 より）．. では意味のある重要な活動が営まれているという考えが広まりつつある。こうした背景のもと，安静時の BOLD 信号変化に着目した fMRI 研究が近年増えつつあるたとえば，Albert ら. 26）. 25）. 。. は，運動学習が成立した前後. で安静時 BOLD 信号を計測し，その活動動態に変化が生じることを明らかにしている。すなわち，学習成立後は当該運動課題実行に関連する前頭−頭頂回路と小脳回路内に含まれるボクセルの BOLD 信号間の相関関係が増強する（脳領域間の機能結合強度の増加）ことを示している。学習を通じて獲得された記憶は約 6 時間後をピークとして徐々に固定化されるプロセスを経ることが心理物理的実験によって明らかになっているため図 7 （A）実験室における心理物理実験の設定．錯覚を知覚したらスイッチを押すことで錯覚が誘導される反応時間を計測した． MRI 実験では，スイッチ以外の環境は基本的に実験室の設定と同様であった（文献 20 より）．. 27）28）. ，. 学習成立後の脳領域間機能結合の強化は，運動記憶の固定化に関する神経処理過程を反映したものであるとの解釈がなされている。こうした解釈を支持するように， Della-Maggiore ら. 29）. の研究では，運動学習後の安静時. 脳活動の変化を 15 分後，1，3，5.5，24 時間後とさらに細かく追跡し，当該運動課題実行に関連する脳領域間の機能結合強度が 5.5 時間後をピークに増強することを示している。 fMRI 計測によって得られる安静時 BOLD 信号と，その相関関係から推定される脳領域間機能結合の機能的意味合いについては未だ議論がなされている段階ではあるが，これらの研究成果は，行動として表に現れない脳内での重要な神経プロセスを探るひとつの指標として安静時 BOLD 信号が利用できる可能性を示している。. 図 7 （B）ブロックデザインの一例.

(7) 機能的磁気共鳴画像法を用いた脳機能計測方法とその応用. まとめ本稿では，磁気共鳴画像法をもちいた脳活動計測について，物理的および生理学的原理について概念的に理解されることを念頭に解説した。非常に多くの実験研究が示されるなかにおいて，読み手が実験プロトコルおよび統計学的処理の妥当性と限界に注意しながら結論を解釈することは重要である。さらに今後も，異なる数理情報科学的手法によって脳神経回路活動が解析されることが予測されるが，まずは，生データがもつ意味について理解したい。文献 1）Ogawa S, Lee TM: Magnetic resonance imaging of blood vessels at high fields: in vivo and in vitro measurements and image simulation. Magn Reson Med. 1990; 16(1): 9‒18. 2）Kim SG, Ogawa S: Biophysical and physiological origins of blood oxygenation level-dependent fMRI signals. J Cereb Blood Flow Metab. 2012; 32(7): 1188‒1206. 3）工藤興亮：MRI の基礎原理と安全性．臨床画像．2011; 27(5): 588‒597. 4）Small SA, Heeger DJ：カンデル神経科学 5ed．In: Kandel ER, Schwartz JH, et al., (eds)：認知の機能的イメージング．メディカル・サイエンス・インターナショナル，東京，2014，pp. 421‒436. 5）荒木力：MRI 完全解説．影山博之（編），秀潤社，東京， 2010. 6）福永雅喜：fMRI の検出原理と脳機能解釈― BOLD 信号の起源とその意味．INNERVISION．2015; 30(9): 7‒9. 7）山本徹：デオキシヘモグロビンと fMRI 信号の多様な関係．脈管学．2007; 47(1): 5‒10. 8）飯島敏夫，高橋俊光，他：FMRI の基礎と活用上の注意点．認知神経科学．2000; 2(2): 112‒117. 9）宮内哲：脳を測る．心理学評論．2013; 56: 414‒454. 10）小原昭作：標準生理学 5ed．興奮と伝導．豊田順一，熊田衛，他（編），医学書院，東京，2003. 11）Eccles J: The Synapse. Sci Am. 1965; 212: 56‒66. 12）Kerr JND, Greenberg D, et al.: Imaging input and output of neocortical networks in vivo. Proc Natl Acad Sci USA. 2005: 102(39): 14063‒14068. 13）Logothetis NK: What we can do and what we cannot do with fMRI. Nature. 2008; 453(7197): 869‒878.. 435. 14）Fox PT, Raichle ME: Focal physiological uncoupling of cerebral blood flow and oxidative metabolism during somatosensory stimulation in human subjects. Proc Natl Acad Sci U S A. 1986; 83(4): 1140‒1144. 15）Fox PT, Raichle ME, et al.: Nonoxidative glucose consumption during focal physiologic neural activity. Science. 1988; 241(4864): 462‒464. 16）亀井裕孟，小川誠二：高次脳機能計測法の現状と今後．神経進歩．2003; 47(6): 878‒881. 17）Friston KJ, Ashburner J, et al.: Statistical Parametric Mapping: The Analysis of Functional Brain Images. Academic Press, 2007. 18）SPM. http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/．（2016 年 06 月 23 日引用） 19）FSL. http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/．（2015 年 10 月 29 日引用） 20）Kaneko F, Blanchard C, et al.: Brain regions associated to a kinesthetic illusion evoked by watching a video of one’s own moving hand. PLOS ONE. 2015; 10(8): e0131970. 21）金子文成，稲田亨，他：四肢の視覚誘導性運動錯覚に係る生理学的機序とリハビリテーションへの応用．バイオメカニズム．2016; 23: 97‒106. 22）金子文成：拡張現実による自己運動錯覚の誘導．The Japanese Journal of Rehabilitation Medicine. 2016; 53(3): 234‒240. 23）金子文成：運動錯覚．神経科学の最前線とリハビリテーション．里宇明元，牛場潤一（編），医歯薬出版，東京， 2015，pp. 173‒176. 24）Buzsáki G, Draguhn A: Neuronal oscillations in cortical networks. Science. 2004; 304(5679): 1926‒1929. 25）Raichle ME: The restless brain. Brain Connect. 2011; 1(1): 3‒12. 26）Albert NB, Robertson EM, et al.: The resting human brain and motor learning. Curr Biol. 2009; 19(12): 1023‒ 1027. 27）Walker MP, Brakefield T, et al.: Dissociable stages of human memory consolidation and reconsolidation. Nature. 2003; 425(6958): 616‒620. 28）Shadmehr R, Brashers-Krug T: Functional stages in the formation of human long-term motor memory. J Neurosci. 1997; 17(1): 409‒419. 29）Della-Maggiore V, Villalta JI, et al.: Functional Evidence for Memory Stabilization in Sensorimotor Adaptation: A 24-h Resting-State fMRI Study. Cereb Cortex. 2015; 8: 1‒10..

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