最適輸送とトポロジカル平滑化による平面皮質倍率の定量化
Yujian Xiong1, Negar Jalili Mallak1, Yanshuai Tu1
1School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University, Tempe, AZ, USA.
NeuroImage
|January 14, 2026
まとめ
本研究では、ヒト視覚系における皮質倍率（CMF）を定量化するための新しいパイプラインを導入する。この手法は、新しいCMFパターンと個人差を明らかにし、視覚処理分析を改善する。
科学分野:
- 神経科学
- 視覚神経科学
- 計算神経科学
背景:
- ヒトの視覚系は不均一な空間解像度を持ち、皮質倍率（CMF）によって定量化される。
- fMRI網膜地図を用いた現在のCMF定量化手法は、信号対雑音比の低さやトポロジカルな不正確さのために限界がある。
研究 の 目的:
- 人口受容野（pRF）モデルから平面CMFを定量化するための新しいパイプラインを開発および検証すること。
- これまで観察されてこなかったCMFパターンと視覚処理における個人差を明らかにすること。
主な方法:
- 最適輸送（OT）を用いて3D pRF解を2D平面ディスクに投影する新しいパイプラインを開発した。
- 網膜地図にトポロジカル平滑化を適用し、トポロジを保存した。
- 投影された網膜地図上で1リングパッチ法を用いて2D CMFマップを推定した。
主要な成果:
- パイプラインは平面CMFの定量化に成功し、視覚野全体にわたる新しいパターンを明らかにした。
- Human Connectome Project (HCP) 7Tデータセットの181人の被験者において、CMFの有意な個人差が観察された。
- この手法はNew York University (NYU) 3Tデータセットで検証され、信頼性が高く再現性のある結果を示した。
結論:
- 開発されたパイプラインは、CMF定量化のための分析手法を改善する。
- 視覚処理と空間解像度における個人差についての新しい洞察を提供した。
- このアプローチは、視覚系の構造と機能の研究を強化する。
