複数データ統合
ヒト脳機能研究にはさまざまなトピックがありますが、その１つにヒト脳ダイナミクス研究があります。ヒト脳ダイナミクス研究は秒未満の速い脳活動変化を対象にし、脳を回路的に理解する上（脳の離れた領野間の電気信号のやりとりは0.01秒のオーダ）でも、人間の行動を理解する上（人間の反応限界は0.1秒と言われています）でも重要なトピックです。
計算脳イメージング研究室(以下 CBI)では、ヒト脳ダイナミクスを解明するために、”複数計測データ統合”に関する方法論の研究をしています。以下では、なぜヒト脳ダイナミクス研究に複数データ統合が必要なのかを説明します。
ヒト脳活動計測
ヒト脳機能研究は、知覚（視覚・聴覚・触覚）や行動や認知がどのような脳の情報処理によって実現されるか、究極的には”こころ”や意識が脳によってどのように形作られるのかを調べることを目的としています。
そのための第一歩は、脳活動計測です。脳活動の正体は神経細胞の電気的な活動です。神経細胞の活動を計測するためには、細胞の近くにセンサ（電極）を設置する必要があり、頭部の外科的手術は避けられません。このような外科的手術を伴う計測法は侵襲脳計測方法と呼びます。一般のヒトを対象にした脳研究では、そのような方法は適用できないので、外科的手術を必要としない、いわゆる”非侵襲脳活動計測法”が用いられます。
現在、代表的な非侵襲脳活動計測法として、脳波（EEG）, 脳磁図 (MEG),機能的核磁気共鳴画像法 (fMRI), 近赤外分光計測 (NIRS) の4つが挙げられます。ちなみに陽電子断層法（PET）も外科的手術は必要ありませんが、放射性物質を吸飲する必要があるので非侵襲計測からは除いています。これらの計測法では神経細胞活動を遠く離れた位置にあるセンサで計測するため、数万～数十万個の神経細胞集団が同時活動して始めて信号として検出されます。MEGとfMRIは大規模の施設が必要であり主に基礎研究の分野で用いられています。EEGとNIRSはそういった大型施設は必要なく持ち運びも可能なため、基礎研究～臨床診断・産業応用にも利用されています。これら4つの計測方法は計測対象によって2つのカテゴリに分けることが出来ます。
神経応答の計測 : EEGとMEG
EEGとMEGは神経細胞集団の電気活動によって生じる電場・磁場をそれぞれ計測します。EEGは1920年代にBerger博士によって原理が発見された方法で、最も古い脳活動計測法です。電気活動による”電位変化”を頭皮に設置したセンサにて計測します。MEGは1960年代に開発が始まった方法で、電気活動によって生じた”磁場変化”を、超伝導を用いた頭の近くに設置した高感度磁場センサ（SQUIDセンサ）で計測します。近年では、光ポンピング磁場センサ(Optically-pumped magnetometer,OPM)を用いたMEG計測が開始されており、SQUIDのような大規模施設がなくてもキャップ型の脳磁場計測が可能となってきています（シールドルームは必要です）。
血流応答の計測 : fMRIとNIRS
神経細胞が活動すると酸素・エネルギーを供給するために局所的に血流が変化する”神経-血流カップリング”という現象が起こることが知られています。fMRIとNIRSはこの2次的に変化する血流応答を計測します。fMRIは1990年に小川博士に発見されたBOLD効果を用いて、核磁気共鳴の乱れ具合から磁性体（主に脳血流中の脱酸素化ヘモグロビン）の量を求めます。磁場に傾斜をかけた状態で電磁波を照射しその応答を頭の外に設置したセンサで計測することによって、脳内のどの位置で変化が生じたかを正確（数ミリメートルのオーダ）に知ることが出来ます。NIRSは1990年代始めに脳機能計測への応用が開始された方法で、近赤外光が皮膚を透過しやすく血中のヘモグロビンに特異的に吸収されることを利用した計測法です。頭皮上に設定した光源から照射した光を数センチ離れた光センサで検出することによって、光路中のヘモグロビン変化量を計測します。
ヒト脳活動計測の不十分性
下の図をみてわかるように、それぞれの脳計測のスペックを見ると、脳ダイナミクス研究に必要な高い時間分解能と空間分解能を満たす方法がないことがわかります。下図は4つの脳計測法を時間分解能・空間分解能という2つの基本性能についてプロットしています。また、計測データが脳内のどの位置から計測されたか特定できる方法を実線・特定できない方法を点線で表しています。
fMRIは高い空間分解能をもつ一方で時間分解能が限られており、MEGとEEGは高い時間分解能をもつ一方で空間分解能が限られています。NIRSは、空間分解能・時間分解能ともに優れた脳計測法ではありませんが、可搬性に優れ、幅広い計測環境・対象をターゲットとした方法として期待されています。また、脳内における活動位置情報が特定可能なのは、fMRIだけであり、MEG、EEGやNIRSは、脳内のどこで活動が起きたかは計測値を見ただけではわかりません（推定はできますが）。
つまり、脳ダイナミクス研究に適した、秒未満の高い時間分解能、センチメートル未満の高い空間分解能、さらに脳活動の場所が特定可能、3つの性質を兼ね備えた計測方法は存在しません。
（注釈） どの程度の時間・空間分解能があれば、ヒト脳機能解明において十分か少し考えてみます。空間分解能については、電気生理学の研究から脳にはカラム構造と呼ばれる機能単位が存在することがわかっています。そのサイズは100マイクロメートル（ミリメートルの10分の1）のオーダですから、100マイクロメートルの空間分解能があれば十分と言えます。時間分解能については、人間の反応限界は100ミリ秒程度と言われてますから、行動との関連を調べるという観点からは、100ミリ秒より高い時間分解能があると十分と言えます。また、計測対象は神経応答である必要があります。まとめると、空間分解能 1/10ミリメートル、時間分解能ミリ秒の性能で神経応答を全脳網羅的に計測するような脳計測法があると、理想に近いかもしれません。
複数データ統合の必要性
非侵襲でありながら脳内の位置情報がわかる（しかも全脳を網羅的に計測可能）という優れた特長のため、脳機能マッピングやマクロコネクトーム研究など今までのヒト脳機能研究の結果はfMRI計測に大きく依存しています。一方で、fMRIの計測性能に大きくバイアスされて、ヒト脳研究全体が時間情報を無視した理解の仕方に偏ってしまっているというのも事実です。脳情報処理過程をそのまま理解しようと思えば、脳を神経回路網的に理解する脳ダイナミクス研究を推進することは今後重要になってくると思われます。そのためには、時間分解能に優れているが脳の中の位置情報を持たないMEGやEEGを用いて脳の中の活動を調べる方法論が必要となります。そのためにも、計測性能が相補的なfMRIとMEGやEEGを組み合わせる複数データ統合が有望なアプローチとなります。