血行動態モデリングは人口受容野推定を改善する

人口受容野（pRF）モデリングは、感覚神経科学においてヒト脳の機能的構築を推定するための広く用いられる手法である。ほとんどのpRFモデルは、神経血管効果を説明するために標準的な血行動態応答関数（HRF）を仮定する。しかし、この仮定は実際の結果にどのような影響を与えるのだろうか。ここでは、pRFモデル内でHRFを同時に推定する。シミュレーションにより、データ合成に用いた異なる真のHRFを、このアルゴリズムが正確に推定できることを示す。さらに同時推定は、特に複雑な差のガウス（Difference-of-Gaussian）モデルにおいて、pRF推定の精度を改善する。次に、異なる刺激課題とスキャンパラメータを用いた経験的データセットを再解析する。同時推定により、ありえないほど小さいpRFの割合が大幅に減少した。重要な点として、最良に適合したHRFは、標準的HRFや独立に測定されたHRFとは大きく異なっていた。HRFはまた、初期視覚皮質よりも高次視覚皮質で、早いタイミングにピークを示し、応答の非線形性を示唆する。この変動は血行動態だけでなく、神経因子に起因する可能性がある。決定的には、これらの相違はすべて、見かけのpRF推定を生み出し、報告された知見の解釈を変えうる。

https://doi.org/10.1101/2025.11.17.688931