fMRI解析の基礎 (２)：実験デザイン

１. 刺激イベントの設計

以下のような設計方法があります。

1. Block Design

   • 数秒から数分にかけて同じ認知状態にさせます。
   • 古典的な分析では、刺激ブロック(Task)と非刺激ブロック(Rest)の対比を調査するため、BOLD反応が飽和するくらい長いブロックとすることが重要となります。刺激ブロック内では、刺激を与え続けます。
   • 20秒程度で良いですが、検定力を上げるなら40,50秒が良いです（長すぎるとドリフトが影響します）。

2. Slow Event-Related Design

   • １つの刺激に対するTrialを複数回繰り返します。
   • Trial間は30秒間ほどRestをとり、ベースラインに戻します。
   • 長時間になるため、コストが高く、被験者の集中力も落ちやすいという欠点があります。

3. Rapid Event-Related Design

   • Trial間にRestをあまり取らずに連続で呈示します。
   • 連続する神経活動が時間的に重なります。
   • 重なりを除外することで統計的な分析ができます。

4. Free-Behavior Design

   • 映画など自然な状態に近い連続した刺激を与え続けます。
   • 複数被験者間での相関（ISC）を検定することが多いです。
   • 刺激の状態（映画の場面など）に依る平均神経活動の変化を分析したりもします。

5. Resting-State

   • 刺激を与えず、スキャナ内で安静にしてもらいます。
   • 複数の共通したネットワークが見られます。中でも Default Mode Network は注意を要する時には消えます。
   • seed-based Analysis と ICA が主に用いられます。

２. 実験条件の設計

実験条件は、以下の分析方法に合わせて設計します。

1. Subtraction

   • 心理実験で平均反応時間を引き算するように、2つのタスクの平均活動を引き算します。
   • 純粋な内挿は成立しにくいですが、比較するタスク処理の類似度は高いため、その効果のみを除外できます。

2. Conjunction Analysis

   • 全てのタスクに共通する nuisance 効果（目的外の効果）を引き算します。
   • 集団解析では、帰無仮説検定のt値を利用して nuisance 効果を除外します。

3. Factor Method

   • 選択効果を仮定した因子分析をします。
   • 因子が独立である必要があります。

4. Parametric Design

   • BOLD反応と効果量に線形な相関関係があるとは限らないです。
   • 行動データによる実験パラメータを独立変数とし、モデル化することでタスクに応答する脳領域が特定できます。

5. Reptition Suppression Designs

   • 刺激の繰り返しによる抑制効果（慣れ）はロバストに見られます。
   • この効果を利用して、抑制される領域＝タスクに応答する領域と推定します。

Reference

• Ashby, F. G. (2019). Statistical analysis of fMRI data. MIT press. url