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タライラッハ座標はタライラッハ空間とも呼ばれ、人間の脳の3次元座標系（「アトラス」として知られる）であり、脳の大きさや全体的な形状の個人差に関係なく、脳構造の位置をマッピングするために使用されます。タライラッハ座標は、機能的脳画像研究や脳領域の経頭蓋刺激の標的として今でもよく使用されています。[1]ただし、 MNI座標系（モントリオール神経学研究所病院で発祥）などの代替方法が、定位脳手術やその他の手順でタライラッハ座標に取って代わっています。[2]
歴史
この座標系は、1967年に脳外科医の ジャン・タライラックとガボール・シクラがタライラック・アトラスの研究で初めて作成し、脳外科手術用の標準化されたグリッドを作成しました。 [3] [4]このグリッドは、脳の病変までの距離が脳全体のサイズに比例する（つまり、2つの構造間の距離は脳が大きいほど大きくなる）という考えに基づいています。1988年にタライラック・アトラスの第2版が出版され、トゥルヌーとの共著で、タライラック・トゥルヌーシステムと呼ばれることもあります。このアトラスは、人間の脳の単一の死後解剖に基づいています。[5]
タライラハ・アトラスは、脳領域のラベルとしてブロードマン野を使用しています。 [6]
説明
タライラッハ座標系は、前交連と後交連の２つのアンカーを一直線の水平線上に配置することで定義される。[7]これら２点は正中矢状面上にあるため、この平面が垂直であることを条件に座標系は完全に定義される。タライラッハ座標での距離は、前交連を原点として測定される（1998年版の定義通り）。y軸は交連の前後を指し、左右はx軸、z軸は腹背（上下）方向を指す。[8]脳をこれらの軸に再配向したら、研究者は脳の６つの皮質輪郭（前、後、左、右、下、上）も描く必要がある。[9] 1967年版アトラスでは左が正座標であるのに対し、1988年版アトラスでは左が負座標である。
さまざまな被験者で識別できる標準的な解剖学的ランドマーク (前部および後部交連) を定義することにより、磁気共鳴画像(MRI)、陽電子放出断層撮影(PET)、およびその他の画像化方法によって取得された個々の脳画像を、この標準的な Talairach 空間に空間的にワープすることが容易になりました。その後、アトラスを参照して、特定の場所の組織のアイデンティティについて推論を行うことができます。
神経科学におけるブロードマン領域
ブロードマン領域は、コルビナン・ブロードマンが1909年のモノグラムで発表した人間の脳の細胞構造地図の図解です。ブロードマンの地図は大脳皮質を43の異なる部分に分割し、細胞体を染色した組織切片で確認できます。数年後、多くの神経科学者が生きた人間の脳で得られた神経画像データの位置特定にブロードマンの地図を活用しています。[10]
タライラハ座標系におけるブロードマン
実際、一部の神経画像技術では、ブロードマン領域をタライラッハ座標のガイドラインとして使用することを主張しています。さらに、これらの技術は、機能を登録し、構造データを実行して定義することで、生きた人間の脳を画像化することで、共通の参照空間での実験タスクが可能になることを示しています。
ブロードマンの地図は、さまざまな神経画像ソフトウェア パッケージや、タライラッハ アトラスなどの定位アトラスで有用であることが証明されています。このアトラスは、固有の問題 (つまり、面の境界と溝のランドマークの一致の印象が、細胞構築境界の位置に関して誤った結論につながる可能性があること、または図に付随するテキストを知らずにブロードマンの地図を使用すると、研究者が誤った結論に陥る可能性があること) のデモンストレーションとしても役立ちます。[10]
他の座標系への変換
モントリオール神経学研究所 (MNI) テンプレート
MNI座標系はMNI空間とも呼ばれ、モントリオール神経研究所病院によって作成された多重定位脳座標系である。[11] [12] [13] Talairach座標と同様に、MNI座標は個々の脳の違いを考慮せずに特定の脳構造の位置を説明するために使用できる。しかし、Talairachシステムは「一般人口を代表していない」ため、MNI座標は多くの個人から収集されたMRIデータから開発され、より一般化可能な神経座標系を作成するための取り組みが行われた。[14] MNI座標はランドマークが対応できるようにTailarach座標と一致している。[14]
オリジナルのMNI空間はMNI 305で、305枚のTailarachアライメント画像から作成され、そこから平均脳画像が取得されました。[11] [15] MNI 152（ICBM 152とも呼ばれる）は、後にMNI 305に登録され、平均が取得された高解像度のMRI画像を使用して作成されました。[12] [13] [15] MNI 152自体は、線形/非線形にアライメントされ、対称または非対称の脳半球などの異なる制約を持つ異なるアトラスからさらに構成されています。[12]
ほとんどの神経画像処理ソフトウェアは、タライラッハ座標からMNI座標に変換できます。しかし、MNI座標とタライラッハ座標の不一致は、異なる研究間での結果の比較を妨げる可能性があります。この問題は、座標ベースのメタ分析など、誤差を減らすために座標の不一致を修正する必要がある状況で最もよく発生します。これらの不一致は、空間正規化戦略に関する文献のばらつきを最小限に抑えるために採用できるランカスター変換によって緩和できる可能性があります。[16]
非線形登録
非線形レジストレーションは、タライラッハ座標を被験者固有の座標にマッピングし、2つの座標間の実際の形状の違いを補正するために非線形マップを生成するプロセスです。タライラッハアトラスは被験者の脳の単純な剛体変換（またはアフィン変換）ではないため、レジストレーションは通常非線形です。 [17]
タライラックアトラスは、利用可能な神経画像技術の観点からは今でも一般的に使用されていますが、元の脳の3次元モデルがないため、研究者が3次元解剖学的MRI画像からアトラスに位置を自動的にマッピングすることは困難です。MNIなどの以前の方法では、タライラックとMNIテンプレート間の線形および部分的なマッピングによってこの問題を軽減しようとしましたが、脳全体の方向とサイズの違いしか考慮できず、実際の形状の違いを正しく考慮することはできませんでした。[18]
最適化された高解像度脳テンプレート (HRBT)
現在の標的脳は、現在の研究には適していません（つまり、平均的であるか、低解像度のMRI標的脳マッピング研究でのみ使用できるか、単一の脳です）。最適化された高解像度脳テンプレート（HRBT）は、高解像度MRI標的脳であり、上記の問題を解決するのに役立つ技術です。この最適化を実行すると、元のICBM HBRTの個々の解剖学的バイアスを軽減するのに役立ちます。最適化されたHRBTは、解剖学的に一致する脳のグループに適しています。[19]
参考文献
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{{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=(ヘルプ)が必要です - ^ Lazar, Nicole (2008年6月10日). 機能的MRIデータの統計分析. Springer. pp. 88–. ISBN 978-0-387-78191-4。
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