Resting state functional MRI (R-fMRI) er en relativt ny og effektiv metode til evaluering af regionale interaktioner, der opstår, når en person ikke udfører en eksplicit opgave.
Lavfrekvente (<0,1 Hz) BOLD-fluktuationer viser ofte stærke korrelationer i hvile, selv i fjerntliggende grå substansregioner. Udsving i spontan neural aktivitet formodes at ligge til grund for BOLD-fluktuationerne, selv om de nøjagtige mekanismer, der giver anledning til de neurale fluktuationer, fortsat er uklare. De rumlige mønstre af R-fMRI-korrelationer er stabile, idet de er ens på tværs af flere “hviletilstande” som f.eks. åbne øjne, lukkede øjne og fiksering og på tværs af personer og sessioner. På grund af manglen på opgavekrav aflaster R-fMRI eksperimentelt design, emneoverholdelse og træningskrav, hvilket gør det attraktivt for undersøgelser af udvikling og kliniske populationer.
Fra eksperimenter i makakakaffen overlapper R-fMRI-korrelationer ofte med kendte anatomiske veje, men de involverer undertiden regioner, der ikke er direkte forbundet. Derfor er funktionel konnektivitet (R-fMRI) og anatomisk konnektivitet (tractografi) komplementære, men relaterede foranstaltninger, der sammen giver en kraftfuld tilgang til analyse af hjernekredsløb.
Numre undersøgelser, herunder mange af medlemmer af vores konsortium, viser, at disse rumlige mønstre er tæt forbundet med neurale undersystemer, der er afsløret ved opgaveaktivering fMRI (T-fMRI). Regioner, der co-aktiveres med en frøregion i forskellige opgaver, har en tendens til at være positivt korreleret med frøregionen i hvile. Et kort, der er konstrueret ud fra et enkelt frø, viser et specifikt mønster af korrelation i hele hjernen. Dette tyder implicit på, at selv relativt nærliggende frø kan vise helt forskellige korrelationsmønstre. Det rumlige layout af korrelationer fra forskellige oprindelser kan således være en hjælp ved opdeling af hjernen. De rumlige korrelationsmønstre kan også bruges til at skabe omfattende beskrivelser på system-/netværksniveau af funktionelle interaktioner på tværs af hjerneområder, som kan sammenlignes med anatomiske beskrivelser af konnektivitet og opgavefremkaldte funktionelle aktiveringer.
Der er blevet foreslået flere metoder til at erhverve og analysere R-fMRI-data. Et af hovedmålene med HCP er at finde den eller de optimale kombinationer af metoder til at parcellisere hjerneområder og forstå forbindelserne mellem dem. Dette indebærer optimering af mange aspekter af dataindsamling (scanningsvarighed, rumlig opløsning, rumlig udjævning under forbehandling) og dataanalyse (frøbaserede metoder og metoder til uafhængig komponentanalyse).