抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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海馬に関する特に分かりにくいパズルは,その長,前後軸に沿った構造的差異が,特に情報処理の粒状性に関して,意味のある機能的差異をいかに意味するかである。1つの測度は,隣接ボクセル,またはボクセル間類似性(IVS)にわたるBOLD信号の平均統計的独立性を計算することにより,この粒度を定量化するため,後部海馬におけるより粗視化情報を処理するための前海馬を示した。しかしながら,海馬のこのモデルは,多くのタスク指向所見と対立し,その多くは,それらのfMRI獲得パラメータおよび海馬区画化法において変化した。これらの知見を一致させるために,2つの別々の静止状態fMRI取得を通してIVSを測定し,大きな若年成人サンプル(Acquisition 1,N=253;Acquisition 2,N=183)における最も広く使用された区画化方法の多くにわたって結果を比較した。獲得と区画化を通して矛盾する結果を見出すことで,著者らは,海馬区画化に対する原理的,データ駆動アプローチが必要であることを推論する。この目的のために,グループマスク独立成分分析(mICA)を実施し,海馬の機能的サブユニットを同定し,特に前部海馬を別々の前内側,前外側および後外側成分に分離した。これらの成分にわたるIVSの測定は,前部海馬の内側-外側軸に沿ってIVSの減少を明らかにしたが,前部から後部への増加を明らかにした。表現的粒度は海馬全体に線形または一方向に変化せず,海馬の再現性への移動は機能的にインフォームドアプローチで接地を必要とすると結論した。粒度の階層的スケールに沿った署名記述情報は,ほとんどの人間が考慮している認知の多くのフェートにとって重大である。最近,海馬長軸の区画にわたる構造,皮質連結性,および見かけの機能特性の変化が,情報処理におけるこの階層的勾配の根底にあると仮定されてきた。しかしながら,ここでは,区画化法自体の選択が海馬全体にわたって知覚された粒度に劇的な影響を与えること,また,原理的には,区画化に対する機能的インフォームドアプローチが,前海馬内の勾配と長軸を横切る非線形形式の両方を明らかにすることを示した。これらの結果は,海馬の研究における重要なものとしての区画化と既存の結果の再配向解釈の課題を指摘する。【JST・京大機械翻訳】
