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脳形態計測は、形態計測学と脳科学の両方のサブ分野であり、発達、加齢、学習、疾患、進化の過程における脳構造とその変化の測定に関係しています。生体脳に対して解剖のような解剖は一般的に不可能であるため、脳形態計測は、通常、磁気共鳴画像法（MRI）から得られる非侵襲的な神経画像データから始まります。 これらのデータはデジタル形式で生成されるため、研究者は形状定量化や多変量解析などの高度な数学的および統計的手法を使用して脳画像をさらに分析することができます。 これにより、研究者は脳の形状、質量、体積（例えば、海馬、または一次視覚野と二次視覚野）の観点から脳の解剖学的特徴を定量化し、脳化指数、灰白質密度と白質接続性、脳回形成、皮質厚、または脳脊髄液量などのより具体的な情報を導き出すことができます。これらの変数は、脳容積内または脳表面にマッピングすることができ、時間経過に伴うパターンや範囲、個人間、さらには異なる生物種間でのそれらの変化を評価する便利な方法を提供する。この分野は、基礎となるデータを提供する神経画像技術とともに急速に発展しているが、同時に、これらのデータを分析するためのアルゴリズムの開発と適応に関わる新興分野である神経情報学の一部として、神経画像技術とは部分的に独立して発展している。
脳マッピングという用語は、脳形態計測とほぼ同義語として用いられることが多いが、脳の特性をテンプレートとなる脳に投影するという狭義のマッピングは、厳密に言えば脳形態計測の一分野に過ぎない。一方、神経形態計測も、はるかに稀ではあるが、脳形態計測の同義語として用いられることがある（特に初期の文献、例えばHaug 1986など）。ただし、厳密には神経形態計測も脳形態計測の一分野に過ぎない。
脳のような複雑な器官の形態と機能は、空間と時間の複数のスケールにわたって非常に複雑な方法で相互作用する多数の生化学的および生物物理学的プロセスの結果である（ Vallender et al., 2008 ）。脳の発達、成熟、老化中にこれらのプロセスを制御することが知られている遺伝子のほとんどは高度に保存されている（Holland, 2003 ）が、一部は多型を示し（cf. Meda et al., 2008）、認知レベルでは、近縁種間、または種内の個体間でも顕著な違いが多数存在する（Roth and Dicke, 2005）。
対照的に、肉眼で識別可能なレベルの詳細な脳構造の変異は、比較分析を可能にするほど十分に保存されている一方で、個体間および種間の変異を反映するのに十分な多様性も備えています。異なる発生段階または病理段階の脳を比較する形態学的分析によって、特定の種内における正常または異常な発達の進行に関する重要な情報が明らかになるのと同様に、異種間比較研究によって進化傾向や系統関係が明らかになる可能性も秘めています。
脳形態計測に一般的に用いられる画像診断法は、本質的に分子レベル、あるいは原子以下のレベルのものであるため、脳構造の定量化に影響を与える可能性のある要因が数多く存在する。これには、「応用例」で述べたすべてのパラメータに加え、水分状態、ホルモン状態、投薬、薬物乱用などが含まれる。
脳形態計測には2つの主要な前提条件があります。1つ目は、対象となる脳の特徴が測定可能であること、2つ目は、測定値を定量的に比較するための統計的手法が整っていることです。形状特徴の比較はリンネ分類法の基礎を形成しており、収斂進化や脳疾患の場合でも、関連するプロセスの性質に関する豊富な情報を提供します。形状比較は長らく単純な、主に体積またはスライスに基づく測定に限定されていましたが、デジタル革命によって大きく進歩し、現在ではあらゆる次元のあらゆる種類の形状を数値的に処理できるようになりました。
さらに、死後検体では脳質量や髄液量などの形態計測パラメータの抽出は比較的容易であるものの、生体を対象とした研究のほとんどは必然的に間接的なアプローチを用いる必要がある。すなわち、適切な神経画像技術によって脳またはその構成要素の空間的表現を取得し、それに基づいて関心のあるパラメータを分析する。このような脳の構造的表現は、機能的神経画像解析の解釈においても必須条件となる。
脳形態計測研究の設計は、以下のように大まかに分類できる複数の要因に依存します。第一に、発生学的、病理学的、または系統発生学的問題が対象とされるかによって、研究は縦断的（同一の脳内で異なる時点で測定）または横断的（複数の脳を横断）に設計できます。第二に、脳画像データは、さまざまな神経画像モダリティを使用して取得できます 。第三に、脳の特性は、さまざまなスケール（例えば、脳全体、関心領域、皮質または皮質下構造）で分析できます。第四に、データは、さまざまな種類の処理および分析ステップにかけられます。脳形態計測学という学問分野は、主にこの第四の点に対処するツールの開発と、これまでの点との統合に関心を寄せています。
脳のスライスベースの組織学を除けば、神経画像データは一般的にボクセルのマトリックスとして保存されます。そのため、最も一般的な形態計測法は、ボクセルベース形態計測法（VBM; Wright et al., 1995 ; Ashburner and Friston, 2000 ; Good et al., 2001 参照）として知られています。しかし、画像ボクセルは生物学的に意味のある単位ではないため、生物学的構造により近い対応関係を持つ可能性のある他のアプローチが開発されています。変形ベース形態計測法（DBM）、表面ベース形態計測法（SBM）、拡散強調画像（DTIまたはDSI）に基づく線維追跡などです。これら4つはすべて通常、磁気共鳴（MR）画像データに基づいて実行され、前3つは一般的にT1強調（例：磁化準備高速勾配エコー、MP-RAGE）パルスシーケンスを使用し、場合によってはT2強調パルスシーケンスも使用しますが、DTI/DSIは拡散強調パルスシーケンスを使用します。しかし、最近の形態計測アルゴリズム/ソフトウェアの評価では、それらのいくつか間で一貫性がないことが示されています。[ 1 ]このため、この分野の体系的かつ定量的な検証と評価が必要となります。
MR画像は、静的および動的な電磁場と対象組織、すなわち被験者の頭部に包まれた脳との複雑な相互作用によって生成されます。そのため、生画像にはさまざまな原因によるノイズが含まれています。具体的には、頭部の動き（形態計測に適したスキャンは通常10分程度かかります）は補正やモデル化が困難であり、バイアス場（関与する電磁場はどちらも頭部全体や脳全体で均一ではありません）はモデル化が可能です。
以下では、画像は非脳組織と脳組織に分割され、後者は通常、少なくとも灰白質（GM）、白質（WM）、脳脊髄液（CSF）に細分化されます。クラス境界付近の画像ボクセルは一般的に1種類の組織のみを含むわけではないため、部分体積効果が生じますが、これは補正可能です。
異なるスキャン（同一被験者内または被験者間）を比較する場合、個々の画像をテンプレート脳の定位空間に空間的に正規化（位置合わせ）することで、脳のサイズと形状の違いを排除します。位置合わせは、低解像度（剛体変換またはアフィン変換）または高解像度（高度に非線形）の方法を使用して実行でき、テンプレートは、研究対象の脳のプール、脳アトラス、または派生テンプレートジェネレーターから生成できます。
登録された画像と、登録時に生成される変形場はどちらも形態計測解析に使用でき、ボクセルベース形態計測（VBM）および変形ベース形態計測（DBM）の基礎となる。組織クラスに分割された画像は、分割境界をパラメトリック曲面に変換するためにも使用でき、その解析が表面ベース形態計測（SBM）の焦点となる。
個々の画像がセグメント化された後、テンプレートに位置合わせされます。各ボクセルには、特定のセグメンテーションクラスに属する確率の尺度が含まれます。灰白質の場合、この値は通常、灰白質密度（GMD）、灰白質濃度（GMC）、または灰白質確率（GMP）と呼ばれます。
位置合わせによる体積変化を補正するために、元の脳の灰白質体積（GMV）は、GMDに脳をテンプレートに位置合わせするために使用された変形のヤコビ行列式を乗じることで算出できます。白質（WM）と脳脊髄液（CSF）のクラス別体積も同様に定義されます。
異なるセグメンテーション クラスの密度または体積の局所的な違いは、スキャン間で統計的に分析され、解剖学的用語 (たとえば、灰白質の萎縮) で解釈されます。VBM は多くの主要な神経画像処理ソフトウェア パッケージ (たとえばFSLおよびSPM ) で利用できるため、時間の経過に伴う脳の変化に関する特定の仮説をテストまたは生成するための効率的なツールとなります。DBM とは異なり、VBM 結果の正しい解釈に関して、医療画像コンピューティング コミュニティからかなりの批判と注意喚起がなされていることは注目に値します[ 2 ] [ 3 ] 。
DBMでは、高度に非線形な位置合わせアルゴリズムが使用され、統計分析は位置合わせされたボクセルではなく、それらを位置合わせするために使用される変形場[ 4 ]（多変量アプローチが必要）またはそこから派生したスカラー特性に対して実行され、これにより単変量アプローチが可能になります[ 5 ] 。一般的なバリアントの1つ（テンソルベース形態計測（TBM）と呼ばれることもあります）は、変形行列のヤコビ行列式に基づいています。
もちろん、このような非線形ワープ処理には複数の解決策が存在し、全体的な形状適合と局所的な形状適合という相反する要件を適切にバランスさせるために、ますます高度な位置合わせアルゴリズムが開発されています。しかし、これらのほとんどは、高解像度グリッドで適用すると計算コストが高くなります。VBMに対するDBMの最大の利点は、縦断研究における微妙な変化を検出できることです。しかし、位置合わせアルゴリズムの種類が非常に多いため、DBMには広く受け入れられている標準が存在せず、主要な神経画像処理ソフトウェアパッケージへの組み込みも妨げられています。
パターンベース形態計測（PBM）は、脳形態計測法の一つで、最初に提唱された手法です。[ 6 ]これはDBMとVBMを基盤としています。PBMは、スパース辞書学習を形態計測に適用することに基づいています。特定のボクセル位置での単変量統計検定に依存する一般的なボクセルベースのアプローチとは異なり、PBMは画像全体から多変量パターンを直接抽出します。この利点は、VBMやDBMのように局所的に推論を行うのではなく、全体的に推論を行う点です。これにより、単一のボクセルよりも、ボクセルの組み合わせの方が研究対象のグループを分離するのに適しているかどうかを検出できます。また、この手法は、一般的なDBM解析と比較して、基となる位置合わせアルゴリズムの変動に対してより頑健です。
脳が分割されると、異なる種類の組織間の境界を、形態計測分析（例えば、脳回形成）を進めることができる表面として再構築したり、そのような分析の結果を投影したりすることができる。
神経線維追跡技術は、この一連のMRベースの形態学的アプローチの最新の成果である。これらの技術は、拡散テンソル画像法または拡散スペクトル画像法を用いて、脳内の神経線維の経路を特定する（例：Douaudら、2007年、O'Donnellら、2009年）。
微分形態計測[ 7 ]は、微分同相写像に基づく計量構造で形状や形態を比較することに焦点を当てており、計算解剖学の分野で中心的な役割を果たしています。 [ 8 ] 90 年代に導入された微分同相レジストレーション[ 9 ]は、現在では、ANTS [ 10 ] DARTEL [ 11 ] DEMONS [ 12 ] LDDMM [ 13 ]や StationaryLDDMM [ 14 ] など、疎な特徴と密な画像に基づく座標系間の対応関係を構築するための計算手順を使用する重要な手法となっています。ボクセルベース形態計測( VBM )は、これらの原理の多くに基づいて構築された重要な手法です。 微分同相フローに基づく手法は、たとえば、変形が周囲空間の微分同相写像である場合、形状比較のためのLDDMM ( Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping ) フレームワークにつながります。 [ 15 ]そのような変形の 1 つは、計算解剖学の右不変計量であり、非圧縮性オイラー流の計量をソボレフ ノルムを含むように一般化し、流れの滑らかさを保証します。 [ 16 ]微分 同相流のハミルトニアン制御に関連付けられた計量も定義されています。 [ 17 ]
個人内で質的に最も大きな変化は一般的に発達初期に起こり、加齢や学習の過程ではより微妙な変化が生じる一方、病理学的変化はその程度が大きく異なり、生涯を通じて個人差が拡大する。上述の形態計測法は、こうした変化を定量的に分析する手段を提供し、MRイメージングは、ヒトおよび種を超えて、これらの時間スケールに関連するより多くの脳領域に適用されてきた。しかしながら、現在、MRベースの脳形態計測の応用例のほとんどは臨床的なものであり、神経精神疾患、特に神経変性疾患（アルツハイマー病など）や精神病性障害（統合失調症など）の診断とモニタリングに役立っている。
母子へのストレスを避けるため、妊娠中や新生児期には MR 画像検査はほとんど行われません。しかし、出産合併症やその他の臨床イベントの場合、このようなデータが取得されます。たとえば、Dubois ら (2008 年) は、早産児の出生時の脳回形成を分析し、それが正期産相当年齢での機能スコアを予測できることを発見しました。また、Serag ら[ 18 ] は、発達中の新生児脳の 4D アトラスを作成し、月経後 28 週から 44 週までの脳成長曲線の構築につながりました。早産児以外にも、ヒトの正常な脳発達に関する大規模な縦断的 MR 形態計測研究 (多くの場合、横断的アプローチや他の神経画像法と組み合わせて) が数多く行われています。[ 19 ] ボクセルベースおよび多数の補完的なアプローチを用いたこれらの研究は、脳の成熟には灰白質と白質の異なる成長が伴い、成熟の時間経過は直線的ではなく、脳領域間で著しく異なることを明らかにした（または、縦断的ではない以前の組織学的研究の観点から非侵襲的に確認した）。[ 20 ]これらの知見を解釈するためには、細胞プロセス、特に成人の全脳接続パターンが達成されるまで軸索、樹状突起、シナプスの刈り込みを制御するプロセスを考慮に入れる必要がある（これは拡散強調技術を使用して最もよく監視できる）。
白質は発達初期から思春期にかけて増加し、灰白質は減少するものの、その時期には神経細胞体は一般的に影響を受けない。しかし、50歳を過ぎると状況は異なり、灰白質だけでなく白質も萎縮する可能性がある。この現象の最も有力な説明は、個々の神経細胞が死滅し、その結果、神経細胞体（すなわち灰白質）と有髄軸索（すなわち白質）の両方が失われるというものである。灰白質の変化は、灰白質密度と脳回形成の両方で観察できる。白質の減少が灰白質ほど明確でないことは、血管やミクログリアなどの非神経組織にも変化が生じていることを示唆している。
脳構造と機能の関係についての理解において、脳形態計測がこれまでで最も大きな影響を与えたのは、さまざまなパフォーマンスの熟練度を対象とした一連のVBM研究であると言えるでしょう。ロンドンの免許を持つタクシー運転手は、一般集団の対照群[ 21 ]や、運転経験とストレスレベルが一致するロンドンのバス運転手と比較して、海馬後部の灰白質体積が両側で増加していることが分かりました。同様に、灰白質の変化は、音楽家、数学者、瞑想者の職業経験や、第二言語の熟練度とも相関していることが分かりました。
さらに、中間試験に向けて暗記学習をしている医学生の後部および外側頭頂皮質における両側性の灰白質変化は、わずか3ヶ月の期間で検出できた。
こうした専門訓練に関する研究は、脳の構造変化を検出できる期間という観点から、MRベースの形態計測法の限界について疑問を投げかけた。これらの限界を決定づける重要な要素は、変化自体の速度と空間的な広がりである。もちろん、事故、脳卒中、腫瘍転移、外科手術といった出来事は、非常に短期間で脳構造を大きく変化させる可能性があり、こうした変化はMRやその他の神経画像技術で可視化できる。このような状況下では時間的な制約があるため、脳形態計測法は診断に用いられることはほとんどなく、むしろ数週間、数ヶ月、あるいはそれ以上の期間にわたる経過観察に用いられる。
ある研究では、ジャグリング初心者が、少なくとも1分間3つのボールを連続して連続させる練習を3か月間行った結果、内側側頭視覚野（V5としても知られる）の両側灰白質が拡大したことがわかった。[ 22 ]ジャグリングを行わなかった対照群では変化は見られなかった。ジャグリング練習をしなかったその後の3か月間で、ジャグラーのこれらの変化の程度は減少した。これらの変化の時間経過をさらに解明するために、より短い間隔でスキャンされた別の若いコホートで実験が繰り返され、その時点では典型的なV5の変化は、わずか7日間のジャグリング練習後にすでに確認できた。観察された変化は、継続的なトレーニング中よりも最初の学習段階の方が大きかった。
以前の2つの研究では20代前半の学生を対象としていたが、最近、高齢者を対象に実験を繰り返したところ、同じ種類の構造的変化が明らかになったものの、このグループのジャグリングのパフォーマンスが低いため、その変化は弱まっていた。[ 23 ]
全く異なる介入方法、すなわち5日間毎日経頭蓋磁気刺激（ TMS）を適用したところ、プラセボを投与された対照群と比較して、20代半ばの被験者のTMS標的領域とその周辺、および基底核に変化が観察された。ただし、これらの変化は単に血管新生効果を反映している可能性もある。
これらの形態計測学的研究を総合すると、脳の可塑性、すなわち脳構造の変化は生涯を通じて可能であり、経験によって変化することが示されている脳機能の変化への適応である可能性が高いという考えを強く支持している。このセクションのタイトルは、この点を強調することを意図しており、すなわち、可塑性と学習は、時間とともに変化する脳という同じ現象に対して、機能的視点と構造的視点という2つの視点を提供するということである。
脳形態計測が最も頻繁に適用される分野は脳疾患であり、この分野に関する文献の量は膨大である。
脳の変化は個人の生涯よりも長い期間にわたって蓄積されるが、双生児研究によってヒトの脳構造は遺伝性が高いことが確立されているにもかかわらず、これほど広範な範囲を対象とした脳形態計測研究は稀である。しかし、遺伝的要因が既知または疑われる疾患に関しては、患者の脳形態計測値を、影響を受けていない対照群および疾患発症リスクの高い被験者（通常は家族を含む）の脳形態計測値と比較した研究が数多く行われている。
中央ヨーロッパ人と日本人など、遺伝的に十分に長い歴史を持つ人類集団を比較することで、さらに大きな時間的隔たりを埋めることができる。ある表面ベースの研究では、これら2つの集団の脳の形状を比較し、性別による脳の非対称性の違いを発見した。このような神経画像研究は、機能的研究や行動データと組み合わせることで、異なる集団間の類似点と相違点を理解するための、有望でありながらこれまでほとんど探求されてこなかった道筋を提供する。
異なる発生段階や病理発生段階の脳を比較する形態学的分析が、特定の種内における正常または異常な発達に関する重要な情報を明らかにするのと同様に、異種間比較研究も進化傾向や系統関係を明らかにする同様の可能性を秘めている。実際、形態比較（歴史的には定性的基準が重視されていたが）は、遺伝学の時代以前の生物分類学の基礎を形成していた。比較進化研究には、化石、新鮮保存された死後標本、または生体内研究という3つの主要な情報源が存在する。
化石記録は、それぞれの生物の生涯中にすでに生体鉱物化されていた構造（脊椎動物の場合は主に歯と骨）が大部分を占めています。脳は他の軟組織と同様に、化石化することはまれですが、まれに化石化します。現在知られているおそらく最古の脊椎動物の脳は、約3億年前に生息していたギンザメのものでした。[ 24 ]化石を画像化するために最も広く使用されている技術はコンピュータ断層撮影（CT）ですが、この特定の標本はシンクロトロン断層撮影によって画像化され、最近の化石を用いたMRイメージング研究では、この方法が少なくとも一部の化石化した脳の画像化に使用できる可能性があることが示唆されています。
3200年前のエジプトのミイラの脳からもMR画像が得られている。しかし、化石、半化石、またはミイラ化した脳の3次元画像データセットが、ここで述べたような形態計測分析に役立つ可能性は低い。なぜなら、ミイラ化と化石化の過程は、個々の標本とその内部の領域に特有の方法で軟組織の構造を大きく変化させるからである。
一方、現生種または最近絶滅した種の死後サンプルでは、保存によるアーチファクトを考慮する必要があるものの、形態計測分析に十分なMR画像品質が得られるのが一般的である。これまでのMRイメージング研究では、ホルマリン[ 25 ] [ 26 ] 、冷凍[ 27 ]、またはアルコール[ 28 ]で保存された標本が用いられてきた。
比較証拠の3つ目のラインは、Rilling & Insel (1998) によるような、種を超えた生体内MRイメージング研究である。彼らは、霊長類の脳の進化に新たな光を当てるために、VBMを用いて11種の霊長類の脳を調査した。他の研究では、形態計測と行動測定を組み合わせており、脳の進化は霊長類だけに関係するものではない。脳の大きさが数センチメートルに達すると、哺乳類の脳全体に脳回形成が起こり、クジラ類がその範囲の上限を占め、一般的に脳全体のサイズとともにべき乗則に従ってゆっくりと増加する。