Resting-state functional MRI (R-fMRI) on suhteellisen uusi ja tehokas menetelmä sellaisten alueellisten vuorovaikutusten arvioimiseksi, jotka tapahtuvat silloin, kun koehenkilö ei suorita eksplisiittistä tehtävää.
Matalataajuisilla (<0.1 Hz) BOLD-heilahteluilla on usein voimakkaita korrelaatioita levossa jopa kaukana sijaitsevilla harmaan aineen alueilla. Spontaanin neuraalisen aktiivisuuden vaihteluiden oletetaan olevan BOLD-heilahtelujen taustalla, vaikka tarkat mekanismit, jotka aiheuttavat neuraalisia vaihteluita, ovat edelleen epäselviä. R-fMRI-korrelaatioiden alueelliset mallit ovat vakaita, sillä ne ovat samankaltaisia useissa ”lepotiloissa”, kuten silmät auki, silmät kiinni ja fiksaatio, sekä yksilöiden ja istuntojen välillä. Koska tehtävävaatimuksia ei ole, R-fMRI ei rasita koesuunnittelua, koehenkilön vaatimustenmukaisuutta ja koulutusvaatimuksia, mikä tekee siitä houkuttelevan kehitystutkimuksissa ja kliinisissä populaatioissa.
Makakki-apinoilla tehdyissä kokeissa R-fMRI-korrelaatiot menevät usein päällekkäin tunnettujen anatomisten polkujen kanssa, mutta niihin liittyy toisinaan alueita, jotka eivät ole suoraan yhteydessä. Näin ollen toiminnallinen liitettävyys (R-fMRI) ja anatominen liitettävyys (traktografia) ovat toisiaan täydentäviä mutta toisiinsa liittyviä toimenpiteitä, jotka yhdessä tarjoavat tehokkaan lähestymistavan aivopiirien analysointiin.
Lukuiset tutkimukset, mukaan lukien monet konsortiomme jäsenten tekemät tutkimukset, osoittavat, että nämä alueelliset kuviot liittyvät läheisesti neuraalisiin osajärjestelmiin, jotka paljastuvat tehtävän aktivoinnin fMRI:n (T-fMRI) avulla. Alueet, jotka aktivoituvat yhdessä siemenalueen kanssa eri tehtävissä, korreloivat yleensä positiivisesti siemenalueen kanssa levossa. Yhdestä siemenestä rakennetussa kartassa näkyy erityinen korrelaatiokuvio eri puolilla aivoja. Tämä viittaa siihen, että jopa suhteellisen lähellä toisiaan olevat siemenet voivat osoittaa varsin erilaisia korrelaatiokuvioita. Näin ollen eri alkuperistä peräisin olevien korrelaatioiden alueellinen sijoittelu voi auttaa aivojen jäsentämisessä. Korrelaatioiden spatiaalisia kuvioita voidaan myös käyttää luomaan laajoja systeemi-/verkkotason kuvauksia aivoalueiden välisistä toiminnallisista vuorovaikutuksista, joita voidaan verrata anatomisiin liitettävyyskuvauksiin ja tehtävään liittyviin toiminnallisiin aktivaatioihin.
R-fMRI-datan hankkimiseksi ja analysoimiseksi on ehdotettu useita menetelmiä. HCP:n päätavoitteena on löytää menetelmien optimaalinen yhdistelmä (optimaaliset yhdistelmät) aivojen alueiden osittamiseksi ja niiden välisten suhteiden ymmärtämiseksi. Tämä edellyttää monien tietojen hankintaan (skannauksen kesto, spatiaalinen resoluutio, spatiaalinen tasoitus esikäsittelyn aikana) ja tietojen analysointiin (siemenpohjaiset lähestymistavat ja riippumattoman komponenttianalyysin lähestymistavat) liittyvien näkökohtien optimointia.