La risonanza magnetica funzionale allo stato di riposo (R-fMRI) è un metodo relativamente nuovo e potente per valutare le interazioni regionali che si verificano quando un soggetto non sta eseguendo un compito esplicito.
Le fluttuazioni BOLD a bassa frequenza (<0.1 Hz) mostrano spesso forti correlazioni a riposo anche in regioni distanti della materia grigia. Le fluttuazioni nell’attività neurale spontanea sono presumibilmente alla base delle fluttuazioni BOLD, anche se i meccanismi esatti che danno origine alle fluttuazioni neurali rimangono poco chiari. Gli schemi spaziali delle correlazioni R-fMRI sono stabili, nel senso che sono simili tra più stati “di riposo”, come occhi aperti, occhi chiusi e fissazione, e tra individui e sessioni. A causa della mancanza di richieste di compiti, la R-fMRI alleggerisce il disegno sperimentale, la conformità del soggetto e le richieste di formazione, rendendola attraente per gli studi sullo sviluppo e le popolazioni cliniche.
Dagli esperimenti nella scimmia macaco, le correlazioni R-fMRI spesso si sovrappongono a percorsi anatomici noti, ma a volte coinvolgono regioni che non sono direttamente collegate. Quindi, la connettività funzionale (R-fMRI) e la connettività anatomica (trattografia) sono misure complementari ma correlate che insieme forniscono un potente approccio all’analisi dei circuiti cerebrali.
Numerosi studi, compresi molti dei membri del nostro consorzio, dimostrano che questi modelli spaziali sono strettamente correlati ai sottosistemi neurali rivelati dalla fMRI di attivazione del compito (T-fMRI). Le regioni che si co-attivano con una regione seme in diversi compiti tendono ad essere positivamente correlate con la regione seme a riposo. Una mappa costruita da un singolo seme mostra un modello specifico di correlazione in tutto il cervello. Implicitamente, questo suggerisce che anche semi relativamente vicini possono mostrare modelli di correlazione molto diversi. Così, la disposizione spaziale delle correlazioni da origini diverse può aiutare nella parcellizzazione del cervello. I modelli spaziali di correlazione possono anche essere utilizzati per creare sistemi estesi / descrizioni a livello di rete di interazioni funzionali attraverso le regioni del cervello che possono essere confrontati con le descrizioni di connettività anatomica, e attività-evoked attivazioni funzionali.
Diversi metodi sono stati proposti per acquisire e analizzare R-fMRI dati. Uno dei principali obiettivi di HCP è quello di trovare una combinazione ottimale di metodi per parcellizzare le regioni cerebrali e comprendere le relazioni tra di esse. Questo comporta l’ottimizzazione di molti aspetti dell’acquisizione dei dati (durata della scansione, risoluzione spaziale, levigatura spaziale durante la pre-elaborazione) e dell’analisi dei dati (approcci basati sui semi e approcci di analisi delle componenti indipendenti).
.