機能的磁気共鳴画像

機能的磁気共鳴画像
対照条件と比較して活動が増加したことを示す黄色の領域を示す fMRI 画像
目的	血流による変化を検出して脳の活動を測定します。

機能的磁気共鳴画像法（fMRI ）は、血流に関連する変化を検出することで脳の活動を測定します。^{[1] [2]}この技術は、脳血流と神経細胞の活性化が連動しているという事実に基づいています。脳のある領域が使用されている場合、その領域への血流も増加します。^[3]

fMRI の主な形式は、1990 年に小川誠司氏によって発見された血中酸素濃度依存(BOLD) コントラスト^{[4]を使用する。これは、脳細胞によるエネルギー使用に関連する血流 (}血行動態反応) の変化を画像化することにより、人間や他の動物の脳または脊髄の神経活動をマッピングするために使用される特殊な脳および人体スキャンの一種である。 ^[4] 1990 年代初頭以降、fMRI は、注射、手術、物質の摂取、または電離放射線への曝露を必要としないため、脳マッピング研究の主流となってきた。^[5]この測定値は、さまざまなソースからのノイズによって頻繁に損なわれるため、統計的手順を使用して基礎となる信号を抽出する。結果として得られる脳の活性化は、脳全体または研究対象の特定の領域全体の活性化の強度を色分けすることでグラフィカルに表すことができる。この技術は活動をミリメートル単位で局在化できるが、標準的な技術を使用すると、数秒のウィンドウ内よりも精度は低い。^[6]コントラストを得る他の方法としては、動脈スピンラベリング^[7]と拡散MRIがある。拡散MRIはBOLD fMRIに似ているが、脳内の水分子の拡散の大きさに基づいてコントラストを提供する。

fMRI は、タスクや刺激による活動からの BOLD 応答を検出するだけでなく、被験者のベースライン BOLD 分散を示す安静状態、つまり負のタスク状態を測定することもできます。1998 年頃から、研究により、見かけ上の安静時の脳状態が機能的に接続されたニューラル ネットワークであるデフォルト モード ネットワークの存在と特性が明らかになっています。

fMRIは研究に利用されており、臨床でもある程度利用されている。脳波検査（EEG）や近赤外線分光法（NIRS）などの脳生理学の他の測定法を補完することができる。空間分解能と時間分解能の両方を向上させる新しい方法が研究されており、これらは主にBOLD信号以外のバイオマーカーを使用している。一部の企業はfMRI技術に基づいた嘘発見器などの商用製品を開発しているが、研究は広く商用化できるほど十分には進んでいないと考えられている。^[8]

fMRI の概念は、以前のMRIスキャン技術と酸素を豊富に含む血液の特性の発見に基づいています。MRI 脳スキャンでは、テスラ(T) で表される強力で永続的な静磁場を使用して、調査対象の脳領域の核を整列させます。次に、別の磁場である勾配磁場を適用して、さまざまな核を空間的に配置します。最後に、高周波 (RF) パルスを再生して核をより高い磁化レベルに引き上げますが、その効果は核の位置によって異なります。RF フィールドが削除されると、核は元の状態に戻り、放出するエネルギーをコイルで測定して核の位置を再現します。このように、MRI は脳物質の静的構造ビューを提供します。fMRI の背後にある中心的な推進力は、MRI を拡張して、ニューロン活動によって引き起こされる脳の機能的変化を捉えることでした。動脈血 (酸素が豊富) と静脈血 (酸素が乏しい) の磁気特性の違いが、このリンクを提供しました。^[9]

1890 年代以来、脳内の血流と血液の酸素化の変化(総称して脳血行動態と呼ばれる) は神経活動と密接に関連していることが知られている。^[10]ニューロンが活動すると、それらの脳領域への局所的な血流が増加し、約 2 秒後に酸素が豊富な (酸素化された) 血液が酸素が枯渇した (脱酸素化された) 血液に置き換わる。これは 4 ～ 6 秒かけてピークに達し、その後元のレベルに戻る (通常はわずかに下回る)。酸素は赤血球内のヘモグロビン分子によって運ばれる。脱酸素化ヘモグロビン(dHb) は、実質的に磁性に耐性がある (反磁性) 酸素化ヘモグロビン (Hb) よりも磁性 (常磁性) が強い。この違いにより、反磁性血液は磁気 MR 信号への干渉が少なくなるため、MR 信号が改善される。この改善は、どのニューロンが一度に活動しているかを示すためにマッピングできる。^[11]

19世紀後半、アンジェロ・モッソは「人体循環バランス」を発明した。これは、感情的および知的活動中の血液の再分配を非侵襲的に測定できるものであった。 ^[12]しかし、 1890年にウィリアム・ジェームズが簡単に言及したものの、このバランスの詳細と正確な仕組み、およびモッソがそれを使って行った実験は、最近オリジナルの機器が発見され、ステファノ・サンドローネと同僚によるモッソの報告が出るまで、ほとんど知られていなかった。^[13]アンジェロ・モッソは、 「信号対雑音比」、実験パラダイムの適切な選択、異なる生理学的パラメータの同時記録の必要性など、現代の神経画像診断でも依然として関連するいくつかの重要な変数を調査した。^{[13]モッソの原稿には、この天秤が}認知による脳血流の変化を実際に測定できたという直接的な証拠は示されていないが、^{[13]デビッド}・T・フィールドによる現代の再現実験では、モッソには利用できなかった現代の信号処理技術を使用して、このタイプの天秤装置が認知に関連する脳血量の変化を検出できることが実証されている。^[要出典]

1890年、チャールズ・ロイとチャールズ・シェリントンはケンブリッジ大学で初めて実験的に脳機能と血流を結び付けました。^[15]脳への血流を測定する方法を解決するための次のステップは、1936年にライナス・ポーリングとチャールズ・コリエルが、酸素を多く含みヘモグロビンを含む血液は磁場によって弱く反発されるのに対し、酸素を少なくし、dHbを含む血液は磁場に引き付けられるが、鉄などの強磁性元素ほどではないという発見でした。AT &Tベル研究所の小川誠司は、活性化した脳領域への血流によって引き起こされるdHbとHbの異なる磁気特性がMRI信号に測定可能な変化を引き起こすため、MRIでは脳の静的構造のみを調べることができるというこの発見を補強するために使用できることを認識しました。太字は、1990年に小川が発見したdHbのMRIコントラストです。 1990年の独創的な研究では、Thulbornらによる以前の研究に基づいて、Ogawaらは強力な磁場（7.0  T）MRIでげっ歯類をスキャンしました。血中酸素レベルを操作するために、彼らは動物が呼吸する酸素の割合を変えました。この割合が下がると、脳内の血流マップがMRIで表示されました。彼らは、酸素化された血液または酸素化されていない血液を入れた試験管を置いて別々の画像を作成することでこれを検証しました。彼らはまた、T ₂ ^*崩壊と呼ばれる磁化の損失の一種に依存するグラジエントエコー画像が最良の画像を生成することを示しまし た。これらの血流変化が機能的な脳活動に関連していることを示すために、彼らはラットが呼吸する空気の組成を変え、EEGで脳活動をモニターしながらラットをスキャンしました。^{[16] MRIを使用して局所的な脳活動を検出する最初の試みは、}ハーバード大学のBelliveauら^{[17]によって、静脈注射後に血流中に残留する常磁性物質である}造影剤マグネビストを使用して行われました。しかし、この方法は造影剤の注入が面倒であり、造影剤が血液中に短時間しか留まらないため、人間のfMRIでは普及していない。^[18]

1992年に行われた3つの研究は、BOLD造影剤を人間に使用することを初めて検討した研究だった。Kenneth Kwongらは、 1.5Tの磁場強度でグラディエントエコーと反転回復エコープラナーイメージング（EPI）シーケンスの両方を使用して、人間の視覚野が明らかに活性化したことを示す研究を発表した。^[19]ハーバード大学のチームは、活動神経組織で血流と血液量の両方が局所的に増加することを示した。OgawaとUgurbilは、ミネソタ大学のUgurbil研究室でより高い磁場（4.0T）を使用して同様の研究を行い、予想どおり脳の灰白質に主に従う活動を示す高解像度画像を生成した。さらに、彼らはfMRI信号がT2*の低下に依存することを示しており、これはBOLDのメカニズムと一致している。 T2* 崩壊は、空間内の磁化された原子核が互いに衝突したり、場所によって磁場の強度が異なること (空間勾配による磁場の不均一性) によって磁気コヒーレンス (横方向磁化) を失うことで発生します。バンデッティニと同僚は、1.5 T の EPI を使用して、随意運動を制御する回路の最終段階にある脳領域である一次運動野の活性化を示しました。これらの初期の研究で使用された磁場、パルスシーケンス、手順、および技術は、現在の fMRI 研究でも使用されています。しかし、今日の研究者は通常、より多くのスライスからデータを収集し (より強い磁気勾配を使用)、統計的手法を使用してデータを前処理および分析します。^[20]

脳は、主なエネルギー源であるブドウ糖をあまり蓄えていない。ニューロンが活動的になると、ニューロンを元の分極状態に戻すには、ニューロン細胞膜を両方向にイオンを積極的に送り込む必要がある。イオンポンプのエネルギーは、主にブドウ糖から生成される。より多くの血液が流入してブドウ糖を輸送し、赤血球内の酸素化ヘモグロビン分子の形でより多くの酸素が取り込まれる。これは、血流速度の上昇と血管の拡張の両方によるものである。血流の変化は、神経活動がある場所から 2 ～ 3 mm 以内に限定される。通常、取り込まれる酸素は、ブドウ糖の燃焼で消費される酸素よりも多く (ブドウ糖の消費のほとんどが酸化的であるかどうかはまだ確定していない)、その脳領域の血管内の脱酸素化ヘモグロビン (dHb) の純減少を引き起こす。これにより、血液の磁気特性が変化し、MRI プロセスによって誘発される磁化とその最終的な減衰への干渉が少なくなる。^[21]

脳血流（CBF）は、脳の領域によって消費されたグルコースと異なる対応をします。初期の結果では、扁桃体、基底核、視床、帯状皮質などの領域では、消費されるグルコースよりも流入量が多いことが示されており、これらはすべて素早い反応に使用されます。側方前頭葉や側方頭頂葉などのより慎重な領域では、流入量が消費量より少ないようです。これはBOLDの感度に影響します。^[22]

ヘモグロビンは、結合した酸素分子の有無によって磁場に対する反応が異なります。dHb 分子は磁場に引き付けられやすいため、MRI スキャナーによって誘導される周囲の磁場を歪ませ、そこにある核が T ₂ ^*崩壊によって磁化をより速く失う原因となります。そのため、T ₂ ^*に敏感な MR パルス シーケンスでは、血液の酸素化度が高い場所では MR 信号が多くなり、酸素化度が低い場所では MR 信号が少なくなります。この効果は磁場の強さの 2 乗に比例して大きくなります。したがって、fMRI 信号には、強い磁場 (1.5 T 以上) と、T ₂ ^*コントラストに敏感な EPI などのパルス シーケンスの両方が必要です。^[23]

生理的な血流応答は、BOLD fMRI における時間的感度、つまりニューロンが活動しているときをどれだけ正確に測定できるかを主に決定します。基本的な時間分解能パラメータ (サンプリング時間) は TR で指定されます。TR は、特定の脳スライスがどのくらいの頻度で励起され、その磁化を失うことができるかを決定します。TR は、非常に短いもの (500 ミリ秒) から非常に長いもの (3 秒) までさまざまです。特に fMRI の場合、血行動態応答は 10 秒以上続き、乗法的に (つまり、電流値の割合として) 上昇し、4 ～ 6 秒でピークに達し、その後乗法的に低下します。血流システム、血管システムの変化は、時間の経過とともにニューロン活動への応答を統合します。この応答は滑らかな連続関数であるため、ますます高速な TR でサンプリングしても役に立ちません。いずれにしても、単純な線形補間で得られる応答曲線上のポイントが増えるだけです。様々な試行で刺激が提示される際に交互に変化させるなどの実験パラダイムは時間分解能を向上させることができるが、得られる有効なデータポイントの数は減少する。^[24]

ニューロン活動による MR 信号の変化は、血行動態反応(HR) と呼ばれます。血管系が脳のブドウ糖需要に反応するのに時間がかかるため、MR 信号はそれを引き起こすニューロン イベントより数秒遅れます。この時点から、刺激後約 5 秒でピークに達します。ニューロンが発火し続ける場合 (たとえば、連続刺激による場合)、ニューロンが活動状態にある間、ピークは平坦なプラトーに広がります。活動が停止すると、BOLD 信号は元のレベル (ベースライン) を下回ります。これはアンダーシュートと呼ばれる現象です。時間の経過とともに、信号はベースラインに戻ります。脳領域での継続的な代謝要件がアンダーシュートに寄与しているという証拠がいくつかあります。^[25]

神経系が血管系にブドウ糖の必要量をフィードバックするメカニズムは、ニューロンの発火の一部としてグルタミン酸が放出されることに一部起因している。このグルタミン酸は近くの支持細胞であるアストロサイトに影響を及ぼし、カルシウムイオン濃度の変化を引き起こす。これにより、アストロサイトと中サイズの血管である細動脈の接触点で一酸化窒素が放出される。一酸化窒素は血管拡張剤であり、細動脈を拡張させてより多くの血液を引き込む。^[26]

単一ボクセルの応答信号の時間経過は、そのタイムコースと呼ばれます。通常、スキャナー、ランダムな脳活動、および同様の要素からのノイズと呼ばれる不要な信号は、信号自体と同じくらいの大きさです。これらを排除するために、fMRI研究では刺激の提示を複数回繰り返します。^[27]

fMRI検査の空間分解能とは、近くの場所をどれだけ正確に識別できるかを指します。MRIと同様に、空間分解能はボクセルのサイズで測定されます。ボクセルは3次元の直方体で、その寸法はスライスの厚さ、スライスの面積、およびスキャンプロセスによってスライスに課されるグリッドによって設定されます。全脳研究ではより大きなボクセルを使用し、特定の関心領域に焦点を当てた研究では通常より小さなサイズのボクセルを使用します。サイズは4～5 mm、または層状分解能fMRI (lfMRI)ではサブミリメートルまでです。^[28]ボクセルが小さいほど、平均してニューロンが少なく、血流が少なく、したがって大きなボクセルよりも信号が少なくなります。ボクセルが小さいほど、スキャン時間が長くなります。これは、スキャン時間がスライスあたりのボクセル数とスライス数に比例して増加するためです。これにより、スキャナー内の被験者が不快感を覚えるだけでなく、磁化信号が失われる可能性もあります。ボクセルには通常、数百万個のニューロンと数百億個のシナプスが含まれますが、実際の数はボクセルのサイズと画像化される脳の領域によって異なります。^[29]

新鮮な血液を供給する血管動脈系は、脳表面や脳内の領域に入るにつれて、どんどん細い血管に分岐し、脳内の連結した毛細血管床に至ります。同様に、排出系は、酸素の枯渇した血液を運び去るにつれて、どんどん大きな静脈に合流します。fMRI 信号への dHb の寄与は、活動領域に近い毛細血管と、さらに遠くにある可能性のある大きな排出静脈の両方から生じます。空間分解能を良好にするには、大きな静脈からの信号は神経活動領域に対応しないため、抑制する必要があります。これは、強力な静磁場を使用するか、スピンエコー パルス シーケンスを使用することで実現できます。^[30]これらの機能により、fMRIはミリメートルからセンチメートルまでの空間範囲を検査することができ、ブロードマン領域（センチメートル）、尾状核、被殻、視床などの皮質下核、および海馬サブフィールド（歯状回/ CA3、CA1、海馬台）を特定することができます。^[31]

時間分解能は、fMRI によって確実に分離できる神経活動の最小の時間間隔です。これを決定する要素の 1 つは、サンプリング時間、TR です。ただし、TR が 1 秒または 2 秒未満の場合、スキャンでは、よりシャープな血行動態応答 (HR) 曲線が生成されるだけで、追加情報はあまり追加されません (たとえば、より低い TR で曲線のギャップを数学的に補間することによって代替的に達成されるものを超える情報)。時間分解能は、刺激の提示を試行間でずらすことによって向上できます。データ試行の 3 分の 1 を通常どおりにサンプリングし、3 分の 1 を 1 秒、4 秒、7 秒などでサンプリングし、最後の 3 分の 1 を 2 秒、5 秒、8 秒でサンプリングすると、結合されたデータは 1 秒の分解能を提供しますが、イベントの総数は 3 分の 1 になります。

必要な時間分解能は、さまざまなイベントに対する脳の処理時間によって異なります。ここでの幅広い範囲の例は、視覚処理システムです。目が見たものは、約 1 ミリ秒以内に網膜の光受容体に登録されます。これらの信号は、数十ミリ秒で視床を介して一次視覚野に届きます。見るという行為に関連するニューロンの活動は、100 ミリ秒以上続きます。自動車事故を避けるために急ハンドルを切るなどの素早い反応には、約 200 ミリ秒かかります。約 0.5 秒後に、事件に対する認識と反省が始まります。同様のイベントを思い出すには数秒かかることがあり、恐怖の覚醒などの感情的または生理的変化は数分または数時間続くことがあります。顔や風景を認識するなどの学習による変化は、数日、数か月、または数年続くことがあります。ほとんどの fMRI 実験は、数秒続く脳のプロセスを研究し、研究は数十分にわたって行われます。被験者はその間に頭を動かすことがあり、この頭の動きを補正する必要があります。ベースライン信号も時間の経過とともに変化します。退屈と学習は被験者の行動と認知プロセスの両方を変化させる可能性があります。^[32]

人が 2 つのタスクを同時に、または重複して実行すると、BOLD 応答は線形に加算されると予想されます。これは、多くの fMRI 研究の基本的な仮定であり、連続微分可能システムは摂動が小さい場合は線形に動作すると予想されるという原則に基づいています。つまり、それらは 1 次に対して線形です。線形加算とは、個々の応答を結合 (加算) する前に、各応答に対して許可される操作は、それぞれを個別にスケーリングすることだけであることを意味します。スケーリングは定数による乗算にすぎないため、たとえば、別の応答の 2 倍の神経応答を引き起こすイベントは、同時に 2 回提示された最初のイベントとしてモデル化できます。2 倍になったイベントの HR は、単一のイベントの 2 倍になります。

行動が線形である限り、任意の刺激に対するBOLD応答の時間経過は、その刺激とインパルスBOLD応答の畳み込みによってモデル化できる。正確な時間経過モデル化は、BOLD応答の大きさを推定する上で重要である。^{[33] [34]}

この強力な仮説は、1996 年にボイントンとその同僚によって初めて研究され、彼らは 1 秒間に 8 回点滅し、3 ～ 24 秒間表示されるパターンが一次視覚野に与える影響を調べました。その結果、画像の視覚コントラストが増加すると、HR の形状は同じままで、その振幅は比例して増加することが示されました。いくつかの例外はありますが、より長い刺激に対する反応は、同じ長い持続時間になる複数の短い刺激に対する反応を合計することによっても推測できます。1997 年にデールとバックナーは、ある持続時間のブロックではなく、個々のイベントも同様に合計されるかどうかをテストし、そうなることを発見しました。しかし、2 秒未満の時間間隔では線形モデルからの逸脱も発見しました。

fMRI 応答の非線形性の原因は不応期にあり、これは提示された刺激による脳活動が、その後の類似の刺激に対するさらなる活動を抑制する期間である。刺激が短くなるにつれて、不応期はより顕著になる。不応期は加齢とともに変化せず、HR の振幅も変化しない^[要出典]。期間は脳の領域によって異なる。一次運動野と視覚野の両方で、HR 振幅は刺激または応答の持続時間に比例して増加する。対応する二次領域、運動行動の計画に関与する補足運動野と運動に敏感な V5 領域では、強い不応期が見られ、HR 振幅は刺激または応答の持続時間の範囲にわたって一定のままである。不応期効果は慣れと同様の方法で使用して、人が刺激のどの特徴を新しいものとして識別するかを調べることができる。^[35]飽和のために直線性にはさらなる限界があり、刺激レベルが大きいと最大のBOLD反応に達します。

研究者らは、BOLD信号を、埋め込まれた電極（主にサル）からの信号と、EEGおよびMEGからの電場電位（頭蓋骨の外で測定された脳の活動からの電場または磁場）の信号の両方に対してチェックした。ニューロンシナプス後の活動とニューロン内部の処理の両方を含む局所電場電位は、BOLD信号をより正確に予測する。^[36]そのため、BOLDコントラストは主にニューロンへの入力とニューロンの体内での統合処理を反映し、ニューロンの出力発火は反映しない。人間の場合、電極は治療として手術が必要な患者にのみ埋め込むことができるが、少なくとも聴覚皮質と一次視覚皮質については同様の関係があることを示唆する証拠がある。皮質領域（脳表面領域）でBOLD fMRIによって検出された活性化位置は、PETスキャンからのCBFベースの機能マップと一致することが知られている。網膜から視覚皮質へ視覚入力を中継する視床の外側膝状体核（LGN）など、大きさがわずか数ミリメートルの領域は、視覚入力が提示されるとBOLD信号を正しく生成することが示されている。視床枕核などの近くの領域はこの課題では刺激されなかったが、これは少なくとも視床核においては、BOLD反応の空間的範囲がミリメートル単位の分解能であることを示している。ラットの脳では、一本のヒゲの触覚が体性感覚皮質からBOLD信号を誘発することが示されている。^[37]

しかし、BOLD信号は、フィードバックとフィードフォワードの活性ネットワークを領域内で分離することはできない。血管反応の遅さは、最終的な信号が領域全体のネットワークの合計バージョンであることを意味する。処理が進むにつれて血流は不連続にならない。また、他のニューロンからニューロンへの抑制性入力と興奮性入力の両方が合計され、BOLD信号に寄与する。ニューロン内では、これら2つの入力が打ち消される可能性がある。^{[38] BOLD応答は、病気、鎮静、不安、血管を拡張する薬物[39]}、注意（神経調節）^[40]など、さまざまな要因によっても影響を受ける可能性がある。

BOLD信号の振幅は必ずしもその形状に影響するわけではない。より強い神経活動ではより高い振幅の信号が見られるかもしれないが、より弱い信号と同じ場所でピークに達する。また、振幅は必ずしも行動パフォーマンスを反映するわけではない。複雑な認知タスクは、最初は良いパフォーマンスに関連する高い振幅の信号をトリガーするかもしれないが、被験者が上達するにつれて、振幅は低下し、パフォーマンスは同じままになる可能性がある。これは、タスクを実行する際の効率性の向上によるものと予想される。^[41]脳領域間のBOLD応答は、ニューロンの密度と血液供給特性が脳全体で一定ではないため、同じタスクであっても直接比較することはできない。しかし、同じ脳領域と同じタスクについて、被験者間でBOLD応答を比較することはよくある。^[42]

最近のBOLD信号の特徴づけでは、齧歯類における光遺伝学的技術を用いて、ニューロンの発火を正確に制御すると同時に、高磁場磁石を用いてBOLD応答をモニタリングしている（「optofMRI」と呼ばれることもある技術）。^{[43] [44]}これらの技術は、ニューロンの発火が測定されたBOLD信号とよく相関していることを示唆しており、ニューロンの発火の間隔が短いバーストにわたってBOLD信号のほぼ線形和が見られる。^[45]線形和は、一般的に使用されるイベント関連fMRI設計の仮定である。^[46]

医師は fMRI を使用して、患者にとって脳手術や同様の侵襲的治療がどの程度危険であるかを評価し、正常、病気、または損傷した脳がどのように機能しているかを調べます。医師は fMRI を使用して脳をマッピングし、話す、動く、感じる、計画するなどの重要な機能に関連する領域を特定します。これは、脳の手術や放射線療法の計画を立てるのに役立ちます。

fMRIの臨床利用は、研究利用にまだ遅れをとっている。^[47]脳病変のある患者は、典型的な研究対象集団である若く健康なボランティアよりもfMRIでスキャンするのが難しい。腫瘍や病変は、神経活動とは関係のない方法で血流を変化させ、神経HRを隠してしまう可能性がある。抗ヒスタミン薬やカフェインなどの薬物でさえHRに影響を及ぼす可能性がある。^[48]患者の中には、強迫性虚言症などの障害を持つ者もおり、その場合、特定の研究は不可能になる。^[49]臨床上の問題を抱える患者は、長時間じっとしていることがより困難である。ヘッドレストやバイトバーを使用すると、スキャナー内で発作を起こしたてんかん患者を傷つける可能性がある。バイトバーは、歯科補綴物を使用している患者にも不快感を与える可能性がある。^[50]

これらの困難にもかかわらず、fMRI は臨床的に機能領域のマッピング、言語および記憶領域の左右半球非対称性の確認、発作の神経相関の確認、脳卒中からの脳の部分的回復の研究、薬物療法または行動療法の有効性のテストなどに使用されています。機能領域のマッピングと言語および記憶の側方化の理解は、外科医が手術で脳組織を切除しなければならない場合に重要な脳領域を切除するのを避けるのに役立ちます。これは、腫瘍の切除や難治性の側頭葉てんかんの患者の場合に特に重要です。病変のある腫瘍には、機能的に有用な組織が不必要に切除されないようにするための手術前の計画が必要です。回復したうつ病患者は小脳の fMRI 活動が変化しており、これは再発傾向を示している可能性があります。薬物投与後の脳活動を分析する薬理学的 fMRI は、薬物が血液脳関門をどの程度透過するか、および薬物の用量と効果に関する情報を確認するために使用できます。^[51]

研究は主にアカゲザルなどの非ヒト霊長類で行われている。これらの研究は、ヒトの結果を確認または予測するために、またfMRI技術自体の検証に使用できる。しかし、動物をじっとさせるのは難しく、ジュースなどの典型的な誘因は、動物がそれを飲み込むときに頭を動かすため、研究は困難である。また、マカクザルなどの大型動物のコロニーを維持するのも費用がかかる。^[52]

fMRIデータ分析の目的は、脳の活性化と被験者がスキャン中に行うタスクとの相関関係を検出することです。また、被験者に誘発される記憶や認識などの特定の認知状態との相関関係を発見することも目的としています。^[53]ただし、活性化のBOLDシグネチャは比較的弱いため、取得したデータ内の他のノイズ源を慎重に制御する必要があります。つまり、タスク関連の活性化の実際の統計的検索を開始する前に、取得した画像に対して一連の処理手順を実行する必要があります。^[54]それでも、たとえば、人が経験している感情をfMRIのみから高い精度で予測することは可能です。^[55]

ノイズとは、研究の対象とならない要素から MR 信号に生じる不要な変化のことです。fMRI におけるノイズの主な 5 つの発生源は、熱ノイズ、システム ノイズ、生理的ノイズ、ランダムな神経活動、および人によって、また人によってタスクによって異なる精神的戦略と行動の相違です。熱ノイズは静的磁場強度に比例して増大しますが、生理的ノイズは磁場強度の 2 乗に比例して増大します。信号も磁場強度の 2 乗に比例し、生理的ノイズは総ノイズの大部分を占めるため、磁場強度が 3 T を超えると、必ずしも比例して良好な画像が生成されるわけではありません。

熱は電子を動かし、fMRI検出器内の電流を歪ませ、熱雑音を発生させます。熱雑音は温度とともに増加します。また、受信コイルによって検出される周波数の範囲とその電気抵抗にも依存します。解剖学的構造に関係なく、すべてのボクセルに同様に影響を及ぼします。^[56]

システム ノイズは、イメージング ハードウェアから発生します。1 つの形態は、超伝導磁石の磁場が時間とともにドリフトすることによって発生するスキャナ ドリフトです。もう 1 つの形態は、脳自体の電流または電圧分布の変化によって受信コイルが変化し、感度が低下することです。このインダクタンス効果を回避するために、インピーダンス マッチングと呼ばれる手順が使用されます。磁場が均一でないためにノイズが発生することもあります。これは、シミング コイル (被験者の口などに物理的に挿入される小さな磁石) を使用して磁場をパッチすることで調整されることがよくあります。不均一性は、耳などの脳洞付近に発生することが多く、長時間空洞を塞ぐと不快感を覚えることがあります。スキャン プロセスでは、MR 信号を k 空間で取得します。k 空間では、重なり合う空間周波数 (つまり、サンプルのボリューム内の繰り返されるエッジ) がそれぞれ線で表されます。これをボクセルに変換すると、損失と歪みが生じます。^[57]

生理的ノイズは、呼吸、心拍、または被験者のそわそわ、緊張、またはボタンを押すなどの身体的反応による、スキャナー内での頭と脳の動きから生じます。頭の動きにより、スキャン中にボクセルとニューロンのマッピングが変わります。頭の動きによるノイズは、特に子供を対象とする場合には問題となりますが、実験設計の変更やスキャンセッション前のトレーニングなど、子供をスキャンする際に頭の動きを減らす対策を講じることもできます。^[58] fMRI はスライスで取得されるため、動きの後、ボクセルは空間内の同じ絶対位置を参照し続けますが、その下のニューロンは変化します。生理的ノイズのもう 1 つの発生源は、血流速度、血液量、および酸素の使用量の経時的変化です。この最後の要素は生理的ノイズの 3 分の 2 を占め、これが総ノイズの主な要因となっています。^[59]

最良の実験設計であっても、被験者に影響を及ぼすその他のすべての背景刺激（スキャナのノイズ、ランダムな思考、身体感覚など）を制御して制限することは不可能です。これらは、実験操作とは無関係に神経活動を生み出します。これらは数学的モデリングに適しておらず、研究設計によって制御する必要があります。

刺激に反応したり、問題を解決したりする人の戦略は、多くの場合、時間や課題によって変化します。これにより、被験者内で試行ごとに神経活動に変化が生じます。人によっても神経活動は同様の理由で異なります。研究者は、検討中の課題に対して参加者が通常どのようなパフォーマンスを発揮するかを調べるために、パイロット スタディを実施することがよくあります。また、スキャン セッションの前に、被験者に試行トレーニング セッションでどのように反応するかをトレーニングすることもよくあります。^[60]

スキャナー プラットフォームは、TR ごとに被験者の頭部の 3D ボリュームを生成します。これは、スキャン内のボクセルごとに 1 つの値を持つ、ボクセル強度値の配列で構成されます。ボクセルは次々に配置され、3 次元構造が 1 本の線に展開されます。セッションからのこのようなボリュームをいくつか結合して、被験者が頭部の位置を調整せずにスキャナー内に留まった時間に対応する 4D ボリュームを形成します。この 4D ボリュームが分析の開始点です。分析の最初の部分は前処理です。

前処理の最初のステップは、従来どおりスライスのタイミング補正です。MR スキャナーは、単一の脳ボリューム内で異なるスライスを異なる時間に取得するため、スライスは異なる時点の脳活動を表します。これにより後の分析が複雑になるため、すべてのスライスを同じ時点の参照にするためにタイミング補正が適用されます。これは、点線としてプロットされたときにボクセルの時間経過が滑らかであると仮定することによって行われます。したがって、サンプル フレームにない他の時間のボクセルの強度値は、点を塗りつぶして連続曲線を作成することによって計算できます。

頭部の動きの補正は、もう 1 つの一般的な前処理手順です。頭部が動くと、ボクセルの下のニューロンが動き、したがってその時間経過は、過去の他のボクセルの時間経過をほぼ表すことになります。したがって、時間経過曲線は、1 つのボクセルから別のボクセルに効果的にカット アンド ペーストされます。動きの補正では、さまざまな方法でこれを元に戻して、どのカット アンド ペーストの元に戻しがすべてのボクセルの最もスムーズな時間経過を生成するかを確認します。元に戻すには、動きを考慮してボリューム データ全体をシフトおよび回転することにより、ボリュームに剛体変換を適用します。変換されたボリュームは、相関や相互情報などのコスト関数を使用して、最初の時点のボリュームと統計的に比較され、一致度がどの程度かが確認されます。最小のコスト関数を与える変換が、頭部の動きのモデルとして選択されます。頭部はさまざまな方法で動くため、すべての可能な候補を検索することはできません。また、チェーンで最初に試す変換とは無関係に、グローバルに最適なソリューションを提供するアルゴリズムも現在はありません。

歪み補正は、スキャナのフィールドの不均一性を考慮します。前述のように、1 つの方法はシミング コイルを使用することです。もう 1 つの方法は、異なるエコー時間で 2 つの画像を取得して、メイン フィールドのフィールド マップを再作成することです。フィールドが均一であれば、2 つの画像の違いも均一になります。これらは、研究自体とは無関係であるため、真の前処理手法ではないことに注意してください。バイアス フィールド推定は、歪みによるノイズの数学的モデル (マルコフ ランダム フィールドや期待値最大化アルゴリズムなど) を使用して歪みを補正する実際の前処理手法です。

一般的に、fMRI 研究では、fMRI で多数の機能画像を取得し、MRI で構造画像を取得します。構造画像は通常、解像度が高く、励起後の T1 磁場減衰という別の信号に依存します。機能画像で関心領域を区切るには、機能画像を構造画像と揃える必要があります。全脳分析を行った場合でも、最終結果を解釈するには、つまりアクティブなボクセルがどの領域に該当するかを把握するには、機能画像を構造画像と揃える必要があります。これは、動き補正アルゴリズムと同様に機能するコレジストレーション アルゴリズムを使用して行われますが、解像度が異なり、生成信号が異なるため強度値を直接比較することはできません。

典型的な MRI 研究では、数人の異なる被験者をスキャンします。被験者間で結果を統合する方法の 1 つは、共通の脳アトラスを使用し、すべての脳をアトラスに合わせるように調整してから、1 つのグループとして分析することです。よく使用されるアトラスは、Talairach アトラス ( Jean Talairachが作成した高齢女性の 1 つの脳)と、モントリオール神経研究所(MNI) のアトラスです。2 つ目は、100 人を超える個人のスキャンを組み合わせて作成された確率マップです。この標準テンプレートへの正規化は、ストレッチ、スクイーズ、ワーピングのどの組み合わせがターゲットと参照の差を減らすかを数学的にチェックすることによって行われます。これは概念的にはモーション補正に似ていますが、必要な変更は単なる平行移動と回転よりも複雑であるため、最適化はチェックされるチェーンの最初の変換にさらに依存する可能性が高くなります。

時間フィルタリングとは、信号から不要な周波数を除去することです。ボクセルの強度の時間的変化は、周期と高さが異なる複数の異なる繰り返し波の合計として表すことができます。これらの周期を x 軸に、高さを y 軸に取ったグラフはパワー スペクトルと呼ばれ、このグラフはフーリエ変換技術を使用して作成されます。時間フィルタリングとは、パワー スペクトルから不要な周期波を除去し、逆フーリエ変換を使用して波を再び合計し、ボクセルの新しい時間経過を作成することです。ハイパス フィルターは低周波数を除去し、この技術で識別できる最低周波数は TR の 2 倍の逆数です。ローパス フィルターは高周波数を除去し、バンドパス フィルターは特定の対象範囲以外のすべての周波数を除去します。

スムージング、または空間フィルタリングは、近くのボクセルの強度を平均化して、脳または関心領域全体の強度変化の滑らかな空間マップを作成するという考え方です。平均化は、ガウスフィルタとの畳み込みによって行われることが多く、ガウスフィルタは、すべての空間ポイントで、隣接するボクセルを距離によって重み付けし、重みはベル曲線に従って指数関数的に減少します。活性化の真の空間範囲、つまり同時にアクティブなボクセルのクラスターの広がりが、使用するフィルタの幅と一致する場合、このプロセスにより信号対雑音比が向上します。また、あらゆる種類の独立した同一の分布を多数追加すると、限界ケースとしてベル曲線が生成されるため、各ボクセルの合計ノイズがベル曲線分布に従うようになります。ただし、推定される活性化の空間範囲がフィルタと一致しない場合、信号は減少します。^[61]

fMRI データを分析する一般的なアプローチの 1 つは、一般線型モデルのフレームワーク内で各ボクセルを個別に検討することです。このモデルでは、すべての時点で、血行動態応答(HR) はその時点でアクティブなイベントのスケールおよび合計バージョンに等しいと想定されます。研究者は、任意の時点でどのイベントがアクティブであるかを指定する設計マトリックスを作成します。一般的な方法の 1 つは、重複するイベントごとに 1 列、時点ごとに 1 行のマトリックスを作成し、特定のイベント (たとえば刺激) がその時点でアクティブな場合はそのマトリックスをマークすることです。次に、HR に特定の形状を想定し、アクティブなボクセルではその振幅のみを変更できるようにします。設計マトリックスとこの形状を使用して、畳み込みの数学的手順により、すべての時点でのボクセルの正確な HR の予測を生成します。この予測には、各イベントを合計する前に必要なスケーリングは含まれません。

基本モデルでは、観測された HR は予測された HR を各イベントの重みでスケーリングして加算したもので、ノイズが混ざっていると想定しています。これにより、未知数よりも方程式の数が多い一連の線形方程式が生成されます。線形方程式は、方程式と未知数が一致する場合、ほとんどの条件下で正確な解を持ちます。したがって、変数の数と同じ数の方程式のサブセットを選択して解くことができます。ただし、これらの解を除外された方程式に代入すると、右辺と左辺の間に不一致、つまり誤差が生じます。GLM モデルは、誤差の二乗の合計を最小化するスケーリング重みを見つけようとします。この方法は、誤差がベル曲線として分布し、スケーリングおよび合計モデルが正確である場合に最適であることが証明されています。GLM モデルのより数学的な説明については、「一般化線型モデル」を参照してください。

GLM モデルは、複数のボクセル間の関係の寄与を考慮しません。GLM 分析法では、ボクセルまたは領域の信号振幅が、ある条件で別の条件よりも高いか低いかを評価しますが、マルチボクセル パターン分析 (MVPA) などの新しい統計モデルでは、ボクセル集団内の複数のボクセルの固有の寄与を利用します。一般的な実装では、分類器またはより基本的なアルゴリズムが、データのサブセット内の異なる条件の試行を区別するようにトレーニングされます。次に、残りの (独立した) データの条件を予測して、トレーニングされたモデルをテストします。このアプローチは、異なるスキャナー セッションまたは実行でトレーニングおよびテストを行うことによって最も一般的に実現されます。分類器が線形の場合、トレーニング モデルは、各ボクセルの値をスケーリングするために使用される重みのセットであり、その後、それらを合計して、各テスト セット試行の条件を決定する単一の数値を生成します。分類器のトレーニングとテストの詳細については、統計分類を参照してください。^[62] MVPAは、BOLD信号に反映された基礎となる神経表現の情報内容についての推論を可能にするが、^[63]この方法で検出された情報が列レベルでエンコードされた情報、またはより高い空間スケールでエンコードされた情報を反映しているかどうかについては議論がある。 ^[64]さらに、視覚野と比較して前頭前野からの情報をデコードすることは難しく、領域間での感度のこのような違いにより、領域間の比較が問題になる。^[65]人間の脳の視覚的物体認識に同じfMRIデータセットを使用する別の方法は、マルチボクセルパターン分析（fMRIボクセル）とマルチビュー学習に依存しており、^[66]で説明されている。この方法は、メタヒューリスティック検索と相互情報量を使用してノイズの多いボクセルを除去し、重要なBOLD信号を選択する。

fMRI信号の取得と被験者の反応および反応時間の追跡を組み合わせることは一般的である。心拍数、呼吸、皮膚伝導度（発汗率）、眼球運動などの生理学的測定値は、fMRIと同時に取得されることがある。この方法は、経頭蓋刺激、直接皮質刺激、特にEEGなどの他の脳画像化技術と組み合わせることもできる。^{[67] fMRI手順は、}近赤外線分光法（NIRS）と組み合わせて、酸化ヘモグロビンと脱酸化ヘモグロビンの両方に関する補足情報を得ること もできる。

fMRI技術は、その独自の強みと弱みにより、他の技術を補完または補足することができます。CTスキャンやPETスキャンなどの他のスキャン方法に固有の電離放射線のリスクなしに、非侵襲的に脳信号を記録できます。^[68]また、皮質表面に偏っているEEG / MEGとは異なり、脳のすべての領域からの信号を記録できます。^[69]しかし、fMRIの時間分解能はEEGよりも劣ります。これは、HRがピークに達するまでに数十秒かかるためです。したがって、EEGとfMRIを組み合わせると、EEGの時間分解能が高く、fMRIの空間分解能が高いという相補的な強みがあるため、潜在的に強力になります。ただし、同時取得では、fMRI勾配場によって引き起こされる変動する血流からのEEG信号と、静的場からのEEG信号を考慮する必要があります。^[70]詳細については、EEG vs fMRIを参照してください。

fMRI は健康と病気に関連する神経プロセスを捉える可能性で際立っていますが、経頭蓋磁気刺激 (TMS) などの脳刺激技術はこれらの神経プロセスを変化させる力を持っています。したがって、TMS 治療の作用機序を調査し、一方では純粋な相関観察に因果関係を導入するには、両者の組み合わせが必要です。これらの同時 TMS/fMRI 実験の現在の最先端のセットアップは、大容量のヘッドコイル (通常はバードケージコイル) と、そのバードケージコイル内に取り付けられた MR 対応 TMS コイルで構成されています。これは、ローカルおよびネットワークの相互作用を研究する多数の実験に適用されました。ただし、MR バードケージタイプのヘッドコイル内に TMS コイルを配置した従来のセットアップは、今日の臨床神経画像診断で使用されているマルチチャネル受信アレイと比較して、信号対雑音比が悪いという特徴があります。さらに、MR バードケージコイル内に TMS コイルが存在すると、TMS コイルの下、つまり刺激ターゲットにアーティファクトが発生します。これらの理由から、現在、TMS/fMRI同時実験専用の新しいMRコイルアレイが開発されている^{[71] 。 [72]}

ベースライン条件が最大活性化に近すぎると、特定のプロセスが適切に表現されない可能性があります。^[73]実験設計におけるもう1つの制限は頭部の動きであり、これによりfMRI信号の人工的な強度変化が生じる可能性があります。^[73]

ブロック設計では、2 つ以上の条件がブロックによって交互に表示されます。各ブロックには、一定数の fMRI スキャンの期間があり、各ブロック内では 1 つの条件のみが提示されます。条件を関心のある認知プロセスのみで異なるようにすることで、条件を区別する fMRI 信号は、この関心のある認知プロセスを表すはずです。これは、減算パラダイムとして知られています。^[74] 刺激に対する fMRI 信号の増加は加算的です。つまり、複数の刺激が急速に連続して提示されると、血行動態反応(HR) の振幅が増加することを意味します。各ブロックが、HR がベースラインに戻るのに十分な時間がある休息状態と交互に表示されると、信号に最大限の変動が導入されます。したがって、ブロック設計は統計的にかなりの検出力を提供すると結論付けています。^{[75] [76]}ただし、この方法には重大な欠点があり、特に少数のブロックのみが使用される場合、信号は頭部の動きなどの信号ドリフトに非常に敏感です。もう 1 つの制限要因は、ベースラインの選択が適切でないことです。これにより、意味のある結論を導き出すことができない場合があります。また、多くの課題は繰り返しができないという問題もある。各ブロック内では1つの条件しか提示されないため、ブロック内で刺激の種類をランダム化することは不可能である。これにより、各ブロック内の刺激の種類は非常に予測可能になる。その結果、参加者はイベントの順序に気づく可能性がある。^{[75] [76]}

イベント関連デザインはより現実的なテストを可能にするが、単一刺激提示後のBOLD fMRI信号の変化が小さいため、イベント関連デザインの統計的検出力は本質的に低い。^{[77] [78]}

ブロックとイベント関連の両方のデザインは、特定の認知プロセスが異なる条件で選択的に追加できることを前提とした減算パラダイムに基づいています。これら2つの条件間の血流（BOLD信号）の差は、異なる認知プロセスを反映していると想定されます。さらに、このモデルでは、認知プロセスは、アクティブな認知プロセスに影響を与えることなく、選択的に追加できることを前提としています。^{[74] [説明が必要]}

fMRIにおける信号の重複は、特に複数の刺激や課題が時間的に近接して提示される場合、認知神経科学研究における大きな課題です。^[79] BOLD反応は、認知イベントの急速な連続と比較して時間分解能が遅いです。これにより、異なる脳プロセスからの信号が重複し、どの神経活動が特定の刺激やタスクに関連しているかを区別することが難しくなります。この重複により、イベント関連のfMRI分析の精度が低下し、脳機能の解釈が複雑になります。

ブロックやイベント関連デザインなどの従来のfMRIデザインでは、この信号の重複を管理する上で限界があり、特に同じタスクや刺激が繰り返し、かつ近接して現れる可能性がある非ランダム化の交互デザインの研究では限界があります。^[80]その結果、刺激のタイミングは、あるイベントからのfMRI信号が次のイベントから十分に区別されることを保証する上で重要な要素になります。

これらの課題に対処するために、研究者は、重複するBOLD応答を数学的に分離するデコンボリューションなどの技術を採用しています。^{[81] [82]} 2023年に、Dasと彼の同僚は、個々のイベント間のタイミングを最適化し、それらによって引き起こされる互いに近い信号の畳み込みを最小限に抑えるさまざまな方法を実証しました。^[83]これらの方法は、各神経イベントが全体の信号にどのように寄与するかを推定し、脳活動をより正確に解釈できるようにします。実験デザインを最適化するための専用ツールなどの分析方法の進歩は、信号の重複の影響を軽減し、fMRI研究の信頼性を向上させるために不可欠です。

脳が完全に休むことはありません。対象者が生きている限り、脳は機能し、ニューロン信号を発し、酸素を使用することを止めることはありません。実際、Stark と Squire による 2001 年の研究^[84] 「ゼロがゼロでないとき: fMRI におけるあいまいなベースライン条件の問題」では、内側側頭葉 (およびその他の脳領域) の活動は、他のいくつかのベースライン条件よりも安静時に大幅に高くなりました。安静時のこの活動上昇の影響は、記憶機能に関連するタスク条件中の活動の符号を低下、消失、または反転させることでした。これらの結果は、休息期間は著しい認知活動と関連しており、したがって認知タスクに最適なベースラインではないことを示しています。ベースラインと活性化条件を識別するには、多くの情報を解釈する必要があります。これには、呼吸のような単純な状況も含まれます。人が 1 回 / 5 秒という一定の速度で呼吸し、ブロックが 10 秒ごとに発生する場合、周期的なブロックによって、データの他の変動の同一データが生成され、データが損なわれる可能性があります。

fMRIやMRIなどの神経画像化法は、スキャンプロセス中に従事している認知タスクに対する特定の脳領域の活性化の尺度を提供します。この間に得られたデータにより、認知神経科学者は認知機能における特定の脳領域の役割に関する情報を得ることができます。^[85]しかし、研究者が特定の脳領域が以前にラベル付けされた認知プロセスの活性化を識別すると主張すると、問題が生じます。^[86]ポルドラック^[87]はこの問題を明確に説明しています。

神経画像データから導き出される通常の推論は、「認知プロセス X が関与している場合、脳領域 Z が活動している」という形式です。しかし、いくつかの fMRI 記事の議論セクションを熟読すると、次のような形式の推論が蔓延していることがすぐにわかります。

（１）本研究では、課題比較Aが提示されたとき、脳領域Zが活性化した。

（２）他の研究では、認知プロセスXが関与していると考えられる場合、脳領域Zが活性化していた。

（３）このように、本研究における領域Zの活動は、課題比較Aによる認知プロセスXの関与を示している。

これは、脳の活性化の存在から特定の認知機能の関与までを逆方向に推論する「逆推論」です。

逆推論は、あなたがたった今見つけたことを肯定するという論理的誤謬を示していますが、この論理は、ある結果が特定の出来事によってのみ生成される例によって裏付けられるかもしれません。脳と脳機能に関しては、特定の脳領域が1つの認知プロセスによってのみ活性化されることはめったにありません。^[87]逆推論の正当性を改善するためのいくつかの提案には、関心のある脳領域での反応の選択性を高めることと、問題の認知プロセスの事前確率を高めることが含まれています。 ^[87]しかし、ポルドラック^[85]は、逆推論は結果を解釈するための直接的な手段ではなく、さらなる調査を導くためのガイドとしてのみ使用すべきであると示唆しています。

前方推論は、脳の活性化パターンを使用して競合する認知理論を区別するデータ駆動型の方法である。これは、認知心理学の解離論理および哲学の前方連鎖と特徴を共有する。たとえば、ヘンソン^[88]は、認識記憶に関する 「単一過程理論対二重過程理論」の論争に対する前方推論の貢献について論じている。前方推論は、「記憶判断と認識判断」を区別する際に、2つの質的に異なる脳活性化パターンがあることを示すことにより、二重過程理論を支持する。前方推論の主な問題は、相関法であるということである。したがって、認知プロセス中に活性化される脳領域が、それらのプロセスの実行に完全に必要であると完全に確信することはできない。^[85]実際、まさにそれを証明する多くの既知の事例がある。たとえば、海馬は古典的条件付け中に活性化されることが示されているが^[89]、病変研究では、海馬がなくても古典的条件付けが発生する可能性があることが実証されている。^[90]

fMRI 研究の参加者にとって最も一般的なリスクは閉所恐怖症であり^[91]、妊婦がスキャンを受けるとリスクがあると報告されている。^{[92]また、スキャンセッションでは、強力な静磁場内で急速に切り替わる電流によって勾配コイルに誘導される}ローレンツ力による大きな高音のノイズが参加者に発生する。勾配の切り替えによって体内に電流が誘導され、神経がチクチクすることもある。ペースメーカーなどの埋め込み型医療機器は、これらの電流によって誤作動を起こす可能性がある。励起コイルの無線周波数場によって体が熱くなる可能性があるため、発熱者、糖尿病患者、循環器疾患患者ではより注意深く監視する必要がある。金属製のネックレスやその他の宝飾品による局所的な火傷もリスクである。^[93]

強力な静磁場は近くの重金属物体を引き寄せて弾丸に変え、損傷を引き起こす可能性があります。^[94]

非常に強力な静磁場であっても、生物学的危害のリスクは証明されていない。^{[95] [96]}しかし、 MRIスキャンの遺伝毒性（つまり、潜在的に発がん性がある）効果は生体内および生体外で実証されており、^{[97] [98] [99] [100]最近の調査では、「}予防原則に従って、不必要な検査を避けるために、さらなる研究と慎重な使用が必要である」と勧告されている。^[96] MRIの遺伝毒性効果をCTスキャンと比較したKnuutiらは、MRI後に検出されたDNA損傷は電離放射線を使用したスキャン（低線量冠動脈CT血管造影、核イメージング、およびX線血管造影）によって生成されたものと同等のレベルであったが、この損傷が発生するメカニズムの違いから、MRIのがんリスクは、もしあったとしても不明であると報告した。^[101]

最初の fMRI 研究では、他の技術からタスクと相関関係にあることがわかっている脳活動に対してこの技術が検証されました。2000 年代初頭までに、fMRI 研究では新しい相関関係が発見され始めました。それでも技術的な欠点があるため、研究者は臨床研究と研究研究の両方の力を高めるために、より高度な方法を試すようになりました。

MRI は一般に、EEG や MEG よりも空間分解能が優れていますが、単一ユニット電極などの侵襲的処置ほど分解能は高くありません。一般的な分解能はミリメートルの範囲ですが、超高解像度の MRI または MR 分光法は数十マイクロメートルの分解能で機能します。7 T の磁場、ラットなどの小動物に適合する小口径スキャナ、微細酸化鉄などの外部造影剤を使用します。人間に適合させるにはより大きな口径のスキャナが必要であり、特に磁場を均一にする必要がある場合、より高い磁場強度を達成することが難しくなります。また、BOLD などの内部造影剤、または酸化鉄とは異なる非毒性の外部造影剤も必要です。

並列イメージングは​​、空間分解能を向上させるもう 1 つの手法です。これは、励起と受信に複数のコイルを使用します。空間分解能は、使用するコイルの数の平方根に比例して向上します。これは、コイルを並列に組み合わせて、サンプリングにギャップがある重複領域をサンプリングすることが多いフェーズド アレイ、または励起コイルとは別の非常に高密度の受信機セットである大規模コイル アレイのいずれかを使用して行うことができます。ただし、これらは脳表面からの信号をよりよく拾いますが、海馬などの深部構造からの信号はあまりよく拾いません。^[要出典]

fMRI の時間分解能は、(1) 血流を増加させるフィードバック機構がゆっくりと機能すること、(2) スライスを再度サンプリングする前に正味の磁化が回復するまで待たなければならないこと、(3) 脳全体または関心領域をカバーするために複数のスライスを取得する必要があることなどによって制限されます。時間分解能を向上させる高度な技術は、これらの問題に対処します。複数のコイルを使用すると、使用するコイルに正確に比例して取得時間が短縮されます。もう 1 つの技術は、信号のどの部分が重要でないかを決定し、その部分を除外することです。これは、空間マップ内で頻繁に繰り返される画像セクション (つまり、画像に定期的に点在する小さなクラスター) か、まれに繰り返されるセクション (大きなクラスター) のいずれかです。最初の k 空間のハイパス フィルターは、スタンフォード大学のGary H. Gloverと同僚によって提案されました。これらのメカニズムは、研究者が活性化画像の予想される形状を把握していることを前提としています。

一般的なグラジエント エコー EPI では、スライス内で 2 つのグラジエント コイルを使用し、最初に 1 つのコイルをオンにしてからもう 1 つのコイルをオンにして、k 空間で一連の線をトレースします。両方のグラジエント コイルをオンにすると、同じグリッド空間をより速くカバーする角度の付いた線が生成されます。両方のグラジエント コイルを特定のシーケンスでオンにして、k 空間でらせん形状をトレースすることもできます。このらせんイメージング シーケンスでは、グラジエント エコー シーケンスよりも速く画像を取得できますが、ボクセル空間に変換するにはデータがグリッド形式 (水平方向と垂直方向の両方に等間隔に配置された点のセット) である必要があるため、より多くの数学的変換 (およびそれに伴う仮定) が必要になります。

BOLD コントラストは血流に依存しますが、血流は刺激に対する反応が遅く、ノイズの影響を受けます。より良いコントラストを提供するために現在注目されている他のバイオマーカーには、温度、酸性度/アルカリ度 (pH)、カルシウム感受性物質、ニューロンの磁場、およびローレンツ効果があります。温度コントラストは、脳の活動による脳温度の変化に依存します。最初のグルコースの燃焼により温度が上昇し、その後の新鮮で冷たい血液の流入により温度が下がります。^[要出典]これらの変化により、組織の磁気特性が変わります。内部コントラストは測定が困難なため、ツリウム化合物などの外部物質を使用して効果を高めます。pH に基づくコントラストは、脳細胞が活動するときの酸/アルカリバランスの変化に依存します。これには外部物質が使用されることが多すぎます。カルシウム感受性物質により、MRI はカルシウム濃度に対してより敏感になります。カルシウム イオンは、活動中のニューロンの細胞シグナル伝達経路のメッセンジャーであることが多いためです。ニューロンの磁場コントラストは、ニューロンの発火による磁気的および電気的変化を直接測定します。ローレンツ効果イメージングは​​、強い静電場内で電流を流す活性ニューロンの物理的な変位を測定しようとするものである。^[102]

いくつかの実験では、人々のブランド嗜好の神経相関が示されています。サミュエル・M・マクルーアは、fMRIを使用して、人々がコカコーラを飲んでいると認識しているときの方が、ラベルのないコカコーラを飲んだときよりも、背外側前頭前野、海馬、中脳がより 活発であることを示しました。 ^{[103]他の研究では、男性のスポーツカー嗜好を特徴付ける脳活動や、9/11攻撃の画像を含む選挙コマーシャルに対する民主党員と共和党員の反応の違いさえ示されました。}ニューロマーケティング会社は、従来の調査手法よりもユーザーの嗜好を調査するより優れたツールとしてこれらの研究を活用しました。そのような会社の1つがBrightHouse ^[104]で、現在は閉鎖されています^[105]。もう1つは、英国オックスフォードに拠点を置くNeurosense ^[106]で、クライアントがマーケティングビジネス活動の一環としてfMRIをどのように使用できるかをアドバイスしています。^[107] 3つ目はカリフォルニアのSales Brainです。^[108]

少なくとも2つの会社がfMRIを嘘発見器に利用するために設立されている。No Lie MRIとCephos Corporationである^{[109] 。No Lie MRIはサービス料として約5000ドルを請求する。これらの会社は、}ハーバード大学のジョシュア・グリーンによる研究のような証拠に依存しており、嘘をついている人は前頭前野がより活発に活動しているという。^[110]

しかし、これらの技術が法的な場面で使用できるほど信頼できるかどうかについては、依然としてかなりの論争がある^[111]。一部の研究では、全体的には正の相関関係があるものの、結果には大きなばらつきがあり、場合によっては結果を再現するのがかなり難しいことが示唆されている。^[112]テネシー州の連邦治安判事は、被告が真実を語っているという主張を裏付けるためにfMRIの証拠を使用することを、そのようなスキャンは科学的証拠の法的基準を満たしていないという理由で禁止した。^[113]。ほとんどの研究者は、現実の場面でfMRIが嘘を検出する能力は確立されていないことに同意している。^{[8] [114]}

fMRIの使用は、その歴史を通じて法的な議論から除外されてきました。この技術の使用は、fMRIを裏付ける証拠に穴があるために許可されていません。まず、fMRIの精度を裏付ける証拠のほとんどは、確かな事実に基づいて管理された状況下で研究室で行われました。この種のテストは現実の生活には関係ありません。現実のシナリオは、他の多くの影響要因により、はるかに複雑になる可能性があります。^[115]典型的な嘘以外にも、多くの他の要因がBOLDに影響することが示されている。薬物使用が脳内の血流を変え、BOLDテストの結果に劇的な影響を与えることを示すテストが行​​われています。さらに、統合失調症や強迫性虚言症などの病気や障害を持つ人も、異常な結果につながる可能性があります。最後に、fMRIスキャンに関連する倫理的な問題があります。このBOLDテストは、fMRIがプライバシーの侵害であるかどうかについての論争を引き起こしました。人が何を考えているのかをスキャンして解釈できることは不道徳であると考えられる可能性があり、論争はまだ続いています。^[116]

これらの要因やその他の理由により、fMRIによる証拠はいかなる形の法制度からも排除されてきた。この検査はあまりにも制御不能で予測不可能である。そのため、fMRIが法制度の観点から実行可能と見なされるまでには、さらに多くの検査を行う必要があるとされている。^[117]

一部の学者は、fMRI研究は統計解析に問題があり、多くの場合、低出力で小規模なサンプル研究に基づいていると批判している。^{[118] [119]}他のfMRI研究者は、自分たちの研究は有効であると擁護している。^[120] 2018年に、ターナーと同僚は、小規模なサイズがタスクベースのfMRI研究の再現性に影響を与えることを示唆し、少なくとも100人の参加者がいるデータセットでさえ、結果が十分に再現されない可能性があると主張したが、^[121]これについては議論がある。^{[122] [123]}

実際に行われたが風刺的なfMRI研究では、死んだサケにさまざまな感情状態にある人間の画像を見せた。著者らは、一般的に使用されている2つの異なる統計的検定法に基づいて、サケの脳内の領域が意味のある活動を示唆しているという証拠を示した。この研究は、典型的なfMRIスキャンのボクセル数が多く、多重比較の問題があるため、 fMRI研究ではより注意深い統計分析が必要であることを強調するために使用された。 ^{[124] [125]} 2010年に論争が公表される前は、発表されたfMRIに関する研究の25〜40％が修正された比較を使用していなかった。しかし、2012年までにその数は10％に減少した。^[126]サリー・サテル博士はタイム誌に寄稿し、脳スキャンには科学的価値があるが、個々の脳領域は複数の目的を果たすことが多く、報道でよく使用される「逆推論」は無効な結論を導き出す可能性が高いと警告した。^[127] 2015年に、fMRIの計算に統計的なバグが見つかり、2015年以前の少なくとも40,000件のfMRI研究が無効になった可能性があることが判明し、研究者はバグ修正前の結果は信頼できないと示唆しています。^{[128] [129]} さらに、ソフトウェアのパラメータをどのように設定するかによって偽陽性率が決まることが後に示されました。言い換えれば、研究結果はソフトウェアのパラメータを変更することで決まるということです。^[130]

2020年、fMRIを最初に使用した研究者の一人であるアフマド・ハリリ教授（デューク大学）は、個人に対するfMRIの信頼性をテストするための大規模な実験を行った。この研究では、心理学で発表されたfMRIを使用した56の論文からプロトコルをコピーした。結果は、fMRIは個々のケースに関しては信頼性が低いが、一般的な人間の思考パターンに関しては信頼性が高いことを示唆している^{[131] [132] [133]}

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• EMRF/TRTF（ピーター A. リンク編）、磁気共鳴：査読済み、批評的入門、第 13 版、2023 年（無料オフプリント）
• ジョセフ・P・ホーナック「MRIの基礎」（オンライン）
• リチャード・B・バクストン著『機能的磁気共鳴画像法入門：原理と技術』ケンブリッジ大学出版局、2002年、ISBN 0-521-58113-3 
• ロベルト・カベサとアラン・キングストン編著『認知機能神経画像ハンドブック』第 2 版、MIT 出版、2006 年、ISBN 0-262-03344-5 
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• www.mri-tutorial.com MRI-TUTORIAL.COM – 神経画像に関する無料の学習リポジトリ
• BrainMapping.ORG プロジェクト – 脳マッピングと手法に関する情報のコミュニティ Web サイト
• RadiologyTube.com の fMRI ビデオ 2020-08-18 にWayback Machineでアーカイブ– fMRI ビデオのコレクション
• コロンビア大学画像・認知科学プログラム: fMRI