Resting state functional MRI (R-fMRI) は、被験者が明確なタスクを行っていないときに生じる領域の相互作用を評価する比較的新しく、強力な方法です。
低周波 (<0.1 Hz) BOLD変動は離れた灰白質にさえ安静に強い相関を示すことがしばしばあります。 BOLDゆらぎの背景には、自発的な神経活動のゆらぎがあると推定されるが、神経ゆらぎを生じさせる正確なメカニズムはまだ不明である。 R-fMRIの相関の空間パターンは安定しており、開眼、閉眼、固視などの複数の「安静」状態や、個人、セッションを問わず類似している。 また、R-fMRIは課題を必要としないため、実験デザイン、被験者のコンプライアンス、トレーニングの負担が少なく、発達や臨床集団の研究にとって魅力的である。
マカクザルの実験から、R-fMRI相関は既知の解剖学的経路と重なることが多く、直接つながっていない領域を含むこともある。 そのため、機能的連結性（R-fMRI）と解剖学的連結性（トラクトグラフィー）は、相補的でありながら関連した指標であり、共に脳回路を分析する強力なアプローチとなる。
我々のコンソーシアムのメンバーによる多くの研究を含め、これらの空間パターンは、タスクアクティベーションfMRI（T-fMRI）によって明らかになった神経サブシステムと密接に関連していることが示されている。 異なるタスクで種領域と共活性化する領域は、安静時の種領域と正の相関を持つ傾向がある。 また、1つの種領域から構築されたマップは、脳全体にわたって特定の相関パターンを示す。 このことは、比較的近くにある種でも、全く異なる相関パターンを示す可能性があることを示唆している。 このように、異なる起源からの相関の空間的配置は、脳の区画形成に役立つ可能性がある。 また、相関の空間的パターンは、脳領域間の機能的相互作用の広範なシステム／ネットワークレベルの記述に用いることができ、解剖学的連結性の記述やタスク誘発機能活性化と比較することができる。 HCPの大きな目標は、脳領域をパーセレーションし、脳領域間の関係を理解するための最適な手法の組み合わせを見つけることである。 そのためには，データ取得（スキャン時間，空間分解能，前処理での空間スムージング）およびデータ解析（シードベース手法，独立成分分析手法）の多くの側面で最適化が必要である
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