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内因性光計測法は大脳皮質の機能構造を明らかにするために広く用いられている。内因性光計測法による光学的信号変化は非常に微小であるので、これらから機能構造を視覚化する方法には様々な工夫がなされている。しかし、これらの方法では光学的信号のチューニング特性を考慮していないのでそれぞれ欠点がある。私たちは内因性信号とチューニング・カーブモデルとの相関係数を算出することによって、局所的な領域における刺激選択性を反映する機能構造を抽出する新しい方法を提案し、この方法を視覚皮質における方位選択性コラムに適用した。その結果、背景或いは太い血管由来のノイズを多く含む部位の除去ができ、従来にくらべ、方位選択性コラムをより鮮明に確認できた。刺激選択性相関マップでは複数の暗いスポットやこれらのスポットが結合し楕円、線状の暗い領域が見られ、異なる刺激間でこのマップを比較すると直交する視覚刺激では反転したようになりほとんど重複は見られなかった。これは、方位選択性を示す細胞が、最適方位にもっとも強く反応し、最適方位と直交する方位にはほとんど反応をしないことを意味する。このような結果によって、提案した処理法の有用性が示唆された。また、提案した方法が、方位選択性コラムの分析だけではなく、内因性光学的計測法によって得られたデータの分析法として、様々な脳機能構築の解析への応用は期待される。内因性光学的信号に基づき、刺激選択性を表す解析方法がこれまでにない。
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