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最終年度である今年度は，安静時ヒト脳機能ネットワークの分離・統合状態間スイッチングの生成メカニズムを明らかにすることを目的として，分離・統合状態間スイッチングの背後にある脳活動の時空間パターンを特徴づけるための方法論について検討した．その結果，1）Co-activation patterns（CAPs）やInnovation-driven CAPs（iCAPs）といった繰り返し生じる脳活動時空間パターンを抽出し，これらのパターンを分離・統合状態間スイッチングと関連づける方法と，2）脳活動を脳構造ネットワークのグラフ周波数ドメインの各基底に射影し，これにより定量化される瞬時の脳活動パターンと脳構造結合パターンの類似性を分離・統合状態間スイッチングと関連づける方法のそれぞれの有効性について確認することができた．
前年度を含め研究期間全体を通じて，安静時において生じるヒト脳機能ネットワークの分離・統合状態間スイッチングの生成メカニズムを明らかにするための研究を進めてきた．本研究では特に，非線形結合振動子モデルによる安静時脳活動のシミュレーション実験系を用いることによって，どのような脳構造結合の要素が分離・統合状態間スイッチングの生成に寄与しているのかの一端を解明することができた．ここで明らかにした知見（脳構造結合の大域的な空間的配置とネットワークトポロジー，ならびに視覚ネットワークに含まれる脳領野とリンクしている局所的な脳構造結合が，分離・統合状態間スイッチングの生成に重要な役割を果たすこと）は，今年度において原著論文として出版された．
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