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BRAIN and NERVE Volume 74, Issue 4 （April 2022）

BRAIN and NERVE 74巻4号（2022年4月発行）

Japanese English

特集脳科学リテラシーを高めるために

機能的磁気共鳴画像法による脳活動の解釈をめぐって Interpretation of Brain Activity Using Functional Magnetic Resonance Imaging 松元健二 ¹ Kenji Matsumoto ¹ ¹玉川大学脳科学研究所 ¹Brain Science Institute, Tamagawa University キーワード： BOLD効果 , blood oxygenation level dependent効果 , 一般線形モデル , 逆推論 , マルチボクセルパターン解析 , blood oxygenation level dependent effect , BOLD effect , general linear model , GLM , reverse inference , multivoxel pattern analysis , MVPA Keyword: BOLD効果 , blood oxygenation level dependent効果 , 一般線形モデル , 逆推論 , マルチボクセルパターン解析 , blood oxygenation level dependent effect , BOLD effect , general linear model , GLM , reverse inference , multivoxel pattern analysis , MVPA pp.361-368

発行日 2022年4月1日 Published Date 2022/4/1

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1416202044

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参考文献 Reference

機能的磁気共鳴画像法（fMRI）は，非侵襲的にヒトの脳活動を計測する道を切り拓いたが，神経細胞活動を直接に検出したものではないため，その解釈には注意を要する。また，通常のfMRI実験は特定の心的状態が引き起こした脳活動を検出しており，従来の解析手法は不当な逆推論を導きやすい。正当な逆推論のための取組みとして，マルチボクセルパターンに基づく解析と，ベイスの定理を考慮したオンラインデータベースシステムを紹介する。

Abstract

Functional magnetic resonance imaging (fMRI) has paved the way for the noninvasive measurement of human brain activity. However, it does not directly detect neuronal activity, and its interpretation requires caution. In addition, conventional fMRI usually detects brain activity induced by specific mental states, and conventional analysis methods are prone to drawing unwarranted inferences from brain activity to mental states. To move toward a legitimate inference, we introduce multivoxel pattern-based analyses and an online database system that correctly considers the Bayes' theorem.