非侵襲的定量計測を導入し、動的な脳ネットワーク構造を検出する基盤技術の開発から、生理的基盤の根拠に基づく脳回路モデルの構築を目的とする。計測・解析技術の開発を目指す。ネットワーク画像計測法の最適化と、それらの情報を基盤とした興奮性および抑制性のcausality復元による動的ネットワークモデルの構築の検討を進めた。我々が実績を有する系列運動学習を具体的な実験系として採用し、学習にともなう脳機能的ネットワークの変容を対象に、運動関連領野におけるMRスペクトロスコピー(MRS)計測の最適化、またそれらの領野を含む広範な脳領域をターゲットとする安静および運動課題実施時の脳機能ネットワーク計測、拡散MRIによる構造的ネットワーク計測、解析の最適化を進め、パイロット実験による計測を実施した。)を対象に、学習の成立過程を経時的変化として捕捉するために必要な反復計測の実施を可能にした。脳ネットワーク解析では、前年度までの検討によりマルチバンドシーケンスによる空間分解能の上昇が得られたため、これに合わせた解析系の改良を実施した。提供されるパイプラインを独自に拡張し、従来型のROIベースではなく、画素(voxelもしくはvertex)単位のコネクティビティ導出を行った結果、その機能的および構造的接続性は、アトラスにて報告されている関心領域をsubregionに細分化する可能性が示唆され、より高精度な脳ネットワーク導出への応用が期待された。fMRI計測を実施し、運動関連領野に、学習の成立に伴う脳活動の変容の検出が可能であった。以上、これらの成果は、当初より想定していたものであり、これらをもとに、H31年度の研究計画の設定が可能であることから、研究は、概ね順調に進んでいると判断した。適応した計測系が確立されつつある。興奮性および抑制性のcausality復元による動的ネットワークモデルの構築を引き続き実施する。安静時脳活動に典型的なネットワークを構成する脳領域の多点計測を実施し、各代謝物質の濃度を計測、評価する。法の応用により各種代謝物質のケミカルシフトに由来するmis-registrationを考慮した感度改善手法を適用し、健常ボランティアを対象とした収集、評価を進める。ごとのスペクトル同定と、その濃度から特定領域の興奮・抑制指標を導出し評価、検討する。analysis)を系列運動学習課題に適用し、MRSデータとfMRIによる脳ネットワークデータの連結、統合によるネットワーク動態解析を計画している。