2022 Fiscal Year Annual Research Report
Dynamic analysis of fMRI data: technical development and clinical application
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18K07707
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
雨宮 史織 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (90631135)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | fMRI / neural networks / perfusion |
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| Outline of Annual Research Achievements |
巨視的神経回路の情報動態解析法開発を目指し、引き続き安静時fMRI解析を進めた。これまでの研究に引き続き、安静時fMRIの全脳性信号および局在性信号の動態解析を行った。具体的にはヒト安静時fMRIにおける全脳広汎性の信号とresting state networksと呼ばれる大域的ネットワークのそれぞれの信号の成因と信号時間差の由来を調べるため、実験1：Human Connectome Projectが提供する健常者データに時間的独立成分分析を応用することで、複数の広汎性信号の分離を行い、広汎性およびネットワーク局在性成分それぞれのblood oxygenation level dependent （BOLD）信号を得た。実験2：広域視覚刺激装置を作成し、健常被検者における同期性神経活動に由来する広域信号を計測した。また同一被検者から安静時fMRIデータも取得し、頭蓋外動脈信号と広汎性信号の関係も調べた。これらのデータの比較から、BOLD信号時間差の空間分布が①刺激誘発性神経活動、②自発性神経活動、③その他の生理現象のいずれであっても高度に一致することを示した。これよりBOLD信号時間差が神経由来か否かに依らず、刺激・トリガーの時間差ではなく血行動態応答関数の違いを表していること、全脳広汎性信号が、頭蓋内外広域でほぼ同期した生理的な血流・血圧変化を反映する可能性が高いことを明らかにした。引き続き血行動態とBOLD信号の関連の詳細を検討するため、arterial spin labeling法（ASL）およびsingle photon emission tomography（SPECT）を用いた脳血流、血行動態指標との比較を試みた。SPECTと比較したASL法およびfMRIの計測特性や再現性を脳血管障害患者の術前後に計測したデータにて確認し報告している。
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Research Products
(5 results)
