イベント関連機能的磁気共鳴画像

イベント関連機能的磁気共鳴画像法（efMRI ）は、医療患者の 磁気共鳴画像法に使用される技術です。

EfMRIは、特定のイベントに対する神経活動に対するBOLD（血中酸素レベル依存）血行動態反応の変化を検出するために使用されます。 ^[1]

fMRI手法では、刺激を提示するために通常 2 つの異なる方法が使用されます。1 つはブロック関連設計で、2 つ以上の異なる条件を交互に表示して 2 つの条件間の差異を判定するか、2 つの条件間で発生する提示にコントロールを含めることができます。対照的に、イベント関連設計は、設定された順序で提示されません。提示はランダム化され、刺激間の時間は変化する可能性があります。

efMRI は、行動試行に関連する神経イベントに対する fMRI 信号の変化をモデル化しようとします。D'Esposito によると、「イベント関連 fMRI は、これまで得られなかった程度の推論力と統計力で、認知心理学のさまざまな問題に取り組む可能性を秘めています。」^[2]

各試験は、実験的に制御された1 つのイベント (単語や画像の提示など) または参加者が介在する「イベント」(運動反応など)から構成されます。各試験には、刺激の提示、遅延期間、反応など、いくつかのイベントがあります。実験が適切に設定され、さまざまなイベントのタイミングが正確であれば、efMRI によって、各イベントに関連する神経活動の違いを観察できます。

陽電子放出断層撮影法(PET) は、 fMRI が開発される前は最も頻繁に使用されていた脳マッピング技術でした。PET と比較して、多くの利点が提示されています。D'Esposito によると、fMRI は「被験者に放射性同位元素を注入する必要がなく、非侵襲性であり、空間解像度と時間解像度が優れています」^{[2]などの利点があります。}

最初のMRI研究では、「脳血液量の変化をマッピングするための外因性常磁性トレーサー」^{[3] [4]}が使用され、これにより数分間の脳活動の評価が可能になりました。これは、 MRIの2つの進歩によって変わりました。 1980年代末までにMRI技術の速度が1.5テスラに向上し、2次元画像が提供されました。次に、内因性コントラストのメカニズムがDetre、Koretsky、および同僚によって発見されました。これは臓器内の正味の縦磁化に基づいており、2番目は「変化する正味の組織脱酸素ヘモグロビン含有量によって引き起こされる磁化率の変化に基づいており」^[3] 、これはSiege OgawaによってBOLDコントラストと呼ばれています。

これらの発見は、将来の脳マッピングの進歩へのインスピレーションとなりました。これにより、研究者は単一タイプの試験の効果を観察するだけでなく、より複雑なタイプの実験を開発できるようになりました。fMRIが開発されたとき、その大きな制限の1つは試験をランダム化できないことでしたが、イベント関連fMRIはこの問題を解決しました。^[2]認知サブトラクションも問題でした。これは、関心のあるものを除くすべての感覚、運動、認知プロセスが完全に一致すると想定される2つのタスクをペアにすることで、タスク間の認知行動の違いを脳活動と相関させようとしたものです。^[2]

次に、fMRI 研究の時間分解能の向上を求める動きが、イベント関連設計の開発につながりました。これは、ピーターソンによれば、電気生理学における ERP 研究から受け継がれたものですが、試行からの応答が重複する可能性があるため、この平均化は血行動態応答にはあまり適していないことが判明しました。その結果、イベントのランダム ジッタリングが適用されました。つまり、活性化信号が重複しないように、試行の時間繰り返しが変動し、ランダム化されました。

ニューロンが機能するには、血流によって供給されるエネルギーが必要です。完全には解明されていませんが、血行動態反応はニューロンの活動と相関関係があり、活動レベルが上昇すると、ニューロンが使用する血液の量が増加します。この反応が完全に発現するには数秒かかります。したがって、fMRI の時間分解能には限界があります。

血行動態反応は、fMRI における BOLD (血中酸素濃度依存) コントラストの基礎です。^[5]血行動態反応は刺激が提示されてから数秒以内に発生しますが、測定される反応が提示されたイベントからのものであり、以前のイベントからのものではないことを保証するために、イベントの間隔をあけることが不可欠です。刺激をより速いシーケンスで提示すると、実験者はより多くの試行を実行し、より多くのデータを収集できますが、これは血行動態反応の遅い経過によって制限され、通常、次の刺激を提示する前に血行動態反応がベースラインに戻る必要があります。

Burockによれば、「ランダムイベント関連設計において提示率が増加すると、信号の分散が増加し、それによって一時的な情報と基礎となる血行動態反応を推定する能力が増加する」^{[3] 。}

典型的な efMRI では、試行ごとに血行動態反応がベースラインに戻ることが許されます。ラピッド イベント関連 fMRI では、試行がランダム化され、その後 HRF がデコンボリューションされます。これを可能にするには、試行シーケンスのあらゆる可能な組み合わせを使用し、試行間の間隔をジッタリングして、試行間の時間が常に同じにならないようにする必要があります。

1. 異なるタイプのイベントをランダム化して混合する機能により、あるイベントが他のイベントの影響を受けず、個人の認知状態によっても影響を受けないことが保証されますが、イベントの予測可能性は考慮されません。
2. 実験後、被験者の行動に基づいてイベントをカテゴリに分類することができます。
3. イベントの発生は、主語によって定義される。
4. ブロックされたイベント デザインをイベントに適用できない場合があります。
5. 刺激を、たとえブロックされていても、個別のイベントとして扱うことで、より正確なモデルが得られる可能性があります。
6. 稀な事象も測定できる。^[1]

Cheeは、イベント関連デザインは、言語関連のタスクにおいて、正しい応答と間違った応答を区別する能力や、タスクに依存した時間的応答プロファイルの変化を示す能力など、多くの利点を提供すると主張している。^[6]

1. より複雑な設計と分析。
2. MR信号が小さいため、試行回数を増やす必要があります。
3. 一部のイベントはブロックした方がよいでしょう。
4. タイミングの問題: サンプリング (修正: ランダム ジッター、刺激の提示タイミングの変化により、最後に平均血行動態反応を計算できるようになります)。
5. ブロックデザインは統計的検出力が高くなります。^[6]
6. 非生理的な信号変動から生じるアーティファクトの識別が容易になります。^{[1] [6]}

fMRI データでは、神経刺激と BOLD 応答の間には線形関係があると想定されています。GLM を使用すると、参加者内の平均血行動態応答を表す平均値を作成できます。

統計的パラメトリックマッピングは、イベント中に生成されたさまざまな応答形状をすべて含む設計マトリックスを作成するために使用されます。詳細については、Friston（1997）を参照してください。^[7]

• 視覚プライミングと物体認識
• タスクの各部分の違いを調べる
• 時間の経過による変化
• 記憶研究 -認知減算法を用いたワーキングメモリ
• 欺瞞 – 嘘から真実を区別する
• 顔認識
• 模倣学習
• 阻害
• 刺激に対する特異的反応

• Buckner, M., Burock, M., Dale, A., Rosen, B., Woldorff, M. ランダム化イベント関連実験設計により、機能的 MRI を使用した極めて急速な提示速度が可能になります。(1998) NeuroReport. 19. 3735–3739.
• Buckner, R. イベント関連 fMRI と血行動態反応。(1998)人間の脳マッピング。6. 373–377。
• Buckner, R., Dale, A., Rosen, B. イベント関連機能的 MRI: 過去、現在、そして未来。(1998). Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 95. 773–780.
• Chee, M. Siong, S., Venkatraman, V., Westphal, C. 単語頻度効果を評価するためのブロックおよびイベント関連fMRI設計の比較。(2003)ヒューマン・ブレイン・マッピング。18 . 186–193。
• Dale, A., Friston, K., Henson, R., Josephs, O., Zarahn, E. イベント関連 fMRI における確率的デザイン。(1999) NeuroImage. 10. 607-6-19.
• D'Esposito, M., Zarahn, E., Aguirre, GK (1999). イベント関連機能的MRI：認知心理学への影響。心理学速報、125(1) . 155–164。
• Dubis, J. Petersen, S. Mized ブロック/イベント関連デザイン。(2011). NeuroImage. doi 10.1016/j.neuroimage.2011.09.084.
• Friston, K., Josephs, O., Turner, R. イベント関連 fMRI。(1997)人間の脳のマッピング。5. 243–248。
• Henson, R. イベント関連 fMRI: 概要、統計モデル化、設計最適化および例。ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジ。日本認知神経科学学会第 5 回大会で発表予定の論文。