4th
4th Japanese Meeting for

HUMAN BRAIN IMAGING
Sep 4, 2020 13:00-17:30, online Webinar via Zoomhyou

第 4 回ヒト脳イメージング研究会⽬ 次/Contents
ご挨拶/Greetings ................................................................................................................................................................... 2
研究会へのアクセス/Access to meeting ....................................................................................................................... 4
プログラム/Program ............................................................................................................................................................ 5
参加者へのご案内/For Attendees .................................................................................................................................... 7
発表者へのご案内/For Presenters .................................................................................................................................. 8
教育講演 Educational Lecture .......................................................................................................................................... 9
教育講演 1

脳イメージングの歴史的背景と変遷 ........................................................................................ 10

教育講演 2

MRI の物理的原理 ............................................................................................................................ 11

教育講演 3

統計 ........................................................................................................................................................ 12

教育講演 4

ネットワーク解析 ............................................................................................................................ 13

教育講演 5

fMRI 信号の起源と解析 .................................................................................................................. 14

教育講演 6

Decoding............................................................................................................................................... 15

教育講演 7

国際会議ハイライト ........................................................................................................................ 16

1

ご挨拶/Greetings
2020年9⽉4⽇（⾦）に第4回ヒト脳イメージング研究会を開催いたします。昨今のコロナ禍に鑑み、実⾏委員会での種々の検討の結果、今回の研究会は規模を縮⼩し、WEB開催とすることにいたしました。基礎的な教育講演が6題と、本年はWEB開催となったOHBM (2018-2020)のハイライト紹介1題で構成し、⼀般演題ポスター発表は⾏わない、という簡素なスタイルとなりました。
ヒト脳イメージング研究会は、2017年4⽉に有志により創設されました。基礎神経科学分野におけるヒト脳イメージング研究者がネットワークのハブとなり、数理⼯学、情報学、⼯学、物理学の研究者と⾰新的な計測・解析⼿法の開発を⽬指した交流を、そして社会学、⼼理学、臨床医学の研究者と学際的脳イメージング研究の広がりを⽬指した交流を推進することを⽬指しています。2018年第2回研究会の実⾏委員⻑は理化学研究所・
林拓也先⽣が、2019年第3回は、京都⼤学・花川隆先⽣が務められ、海外の著名な研究者の招待講演や、教育講演、基礎研究と臨床応⽤の最新動向に関するシンポジウム等を⾏い、年々隆盛しつつあります。毎年⽟川⼤学キャンパスに集結し、200⼈を越える参加者が活発な議論を⾏う研究会として、特に若⼿の⽅々の参加著しく、この領域の未来を照らす場であります。
今朝（8⽉6⽇）、北⽶神経科学学会（SfN）から10⽉のNeuroscience 2020を中⽌する、との連絡が⼊って来ました。ワシントン特別区での警戒態勢レベルが下がる可能性が⼩さく、やむを得ないとの判断のようでした。世界中で研究室の閉鎖や研究活動の制限を余儀なくされていることへの懸念とともに、2021年の開催へ向けて、研究者間の交流を絶やさないようにする試みを続けることが表明されています。
このような危機的状況にあって、私たちも、ヒト脳イメージング研究の発展に貢献することを⽬指して、最新の情報収集、様々な領域の研究者間の交流の場、さらには若⼿研究者の育成の場としての本研究会を守り育てていくべく、団結してまいりましょう。例年⾏っているMeet the expertsを、研究会後に90分の枠で開催することにしましたので、交流の場としてご活⽤ください。
第４回ヒト脳イメージング研究会
実⾏委員⻑：定藤規弘（⾃然科学研究機構⽣理学研究所）
事務局⻑：松⽥哲也（⽟川⼤学脳科学研究所）
Here we are happy to announce that the 4th Human Brain Imaging Conference is held on September
4(Fri), 2020 on the Web. In view of the COVID-19, the committee has decided to reduce the scale of the meetingand hold it online. This year's meeting consists of six basic educational presentations and one highlight ofOHBM (2018-2020) with no oral or poster presentations.
The JHBI was established in April 2017 by several neuroimaging researchers who thought itnecessary to (re)construct the human brain imaging community in Japan. It is a network hub for human brain
imaging researchers in basic neuroscience to promote exchanges with researchers in mathematical sciences,informatics, ergonomics, and physics for the development of innovative measurement and analysis methods,and with researchers in sociology, psychology, and clinical medicine for the expansion of interdisciplinary brain
imaging research. The 2nd workshop in 2018 was chaired by Mr. Takuya Hayashi, RIKEN, and the 3rdworkshop in 2019 by Dr. Takashi Hanakawa, Kyoto University. More than 200 participants gather at theTamagawa University campus every year to have lively discussions, with significant participation of juniorresearchers in particular, and it is a place to illuminate the future of this field.
This morning (Aug 6th), we received message from the Society for Neuroscience (SfN) that they arecancelling Neuroscience 2020 in this October. The decision seemed to be unavoidable as the alert level inWashington DC is unlikely to be lowered. Along with concerns about the forced closure of laboratories andrestrictions on research activities around the world, they have expressed their continued attempts to keep the2

interaction between researchers in the run-up to the 2021 conference.
In such a critical situation, let us unite to contribute to the development of human brain imaging
research, and to protect and nurture our society as a place to gather the latest information, to interact withresearchers in various fields, and to foster young researchers. We have decided to hold a 90-minute "Meet theexperts" after the meeting. Please make use of it!
Norihiro Sadato (NIPS), Chair of the Executive Committee
Tetsuya Matsuda (Tamagawa Univ.), Secretary
For 4th Japanese Meeting for Human Brain Imaging

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研究会へのアクセス/Access to meeting
今回は Zoom を⽤いてオンライン研究会を⾏います。予め登録をいただく必要があります。詳細については研究会ホームページ(http://ur2.link/weKt)を参照ください。

4プログラム/Program
時間 Time2020 年 9 ⽉ 4 ⽇（⾦）Friday, 4th Sep 2020
13:00-13:15

受付

13:15-13:20

開会あいさつ定藤規弘（第 4 回⼤会⻑・⾃然科学研究機構⽣理学研究所）

13:20-13:50

教育講演 1

脳イメージングの歴史的背景と変遷

座⻑：松⽥哲也（⽟川⼤学）『脳イメージングの歴史的背景と変遷』
定藤規弘（⾃然科学研究機構⽣理学研究所）
13:50-14:20

教育講演 2

MRI の物理的原理

座⻑：岡⽥知久（京都⼤学⼤学院医学研究科）『初学者のための MRI ⼊⾨』
上⼝貴志（情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター）
14:20-14:50

教育講演 3

統計座⻑：⽵村浩昌（情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター）『ベイズファクターによるモデル評価』
岡⽥謙介（東京⼤学⼤学院教育学研究科）
14:50-15:20

教育講演 4

ネットワーク解析座⻑：松元まどか（国⽴精神神経医療研究センター）『脳結合データのネットワーク分析 Network analysis of brain connectivity data』
福嶋 誠（奈良先端科学技術⼤学院⼤学）
15:20-15:50-

次回⼤会⻑挨拶、休憩

15:50-16:20

教育講演 5

fMRI 信号の起源と解析座⻑：菅原翔（東京都医学総合研究所）『fMRI 信号の未解決問題』
⿇⽣俊彦（理化学研究所⽣命機能科学研究センター）
16:20-16:50

教育講演 6

Decoding座⻑：花川隆（京都⼤学⼤学院医学研究科）『超⾼磁場 fMRI 信号の超⾼速計測による⾎⾏動態と神経情報表現の時間的分離』
宮脇陽⼀（電気通信⼤学⼤学院情報理⼯学研究科）
16:50-17:20

教育講演 7

国際会議ハイライト：OHBM2018-2020

座⻑：定藤規弘（⾃然科学研究機構⽣理学研究所）『ヒト脳イメージング研究における国際会議（OHBM）の歩き⽅』
⽵村 浩昌（情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター）5

17:20-17:30

閉会挨拶
定藤規弘（第 4 回⼤会⻑・⾃然科学研究機構⽣理学研究所）

17:30-19:00

Meet the Experts（希望者のみ、要事前申請）

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参加者へのご案内/For Attendees
今回は Zoom を⽤いてオンライン研究会を⾏います。参加には予め登録をいただく必要があります。詳細については研究会ホームページ(http://ur2.link/weKt)を参照ください。

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発表者へのご案内/For Presenters
今回は Zoom を⽤いてオンライン研究会を⾏います。発表者には電⼦メールにて発表⽅法をお伝えしております。問い合わせ・詳細については研究会ホームページ(http://ur2.link/weKt)を参照ください。

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教育講演
Educational Lecture99 ⽉ 4 ⽇ 13:20-13:50
教育講演 1

脳イメージングの歴史的背景と変遷

ヒト脳研究における MRI の意義: 歴史と展望
定藤規弘

⾃然科学研究機構⽣理学研究所 システム脳科学研究領域

脳研究の⽅法は４つに⼤別することが出来ると⾔われている(１)。第⼀に神経回路網にたいする構造解析で、解剖学的、⽣化学的、分⼦⽣物学的なアプローチを含む。第⼆に運動、認識、情動、記憶、学習、⾃律機能という機能と相関をもって脳内でおこる活動をとらえるというアプローチであり、ここに脳賦活検査が含まれる。第三に脳が損傷を受けたときにどのような症状が現れるのかを⼿がかりに損傷された部位の機能を追求するというアプローチが、そして最後に理論的なシミュレーションを⽤いた構成法がある。
MRI は解剖学的情報を取り出す臨床診断装置として 1980 年代に開発された。特定の⼼理過程に対応する脳⾎流増加領域を脳内空間分布として同定することを脳機能マッピングと呼び、1980 年代に O-15 ⽔を⽤いた
PET により確⽴されていた。これと BOLD 法が結びつくことにより、ヒトの認知機能と脳神経活動を対⽐付けるための⼿段としての fMRI が成⽴した。⼀⽅で、fMRI の⽐較的⾼い時間分解能（１秒程度）を利⽤して、局所間の関係性を神経活動の相関（機能的結合）として捉える⼿法としてのネットワーク解析が開発された。
さらに機能的結合の基盤には、⽩質によるマクロレベルの神経回路構造が存在しており、拡散強調画像法により描出が可能となった。これは第１のアプローチをカバーするものである。
MRI は第２のアプローチに含まれる脳機能マッピングとしてスタートした。此のアプローチは相関であり、因果関係を推定できないという弱点があった。まず TMS や tDCS と組み合わせることにより、第３の損傷法との相補的なアプローチが試みられた。近年では、第４のアプローチとの組み合わせとして、機能的 MRI の信号を機械学習により読み出し、これをフィードバックして機能への⼲渉を計測することにより、脳機能と脳活動の因果性を検証するアプローチが試みられ、精神神経疾患への臨床応⽤も視野に⼊ってきている。此のように、MRI を⽤いたイメージング研究は、実際のヒト脳の活動を直接に捉えるという利点を⽣かし、他の３つのアプローチによる知⾒を総合する“場”として、臨床と相互連結した基礎研究としての「ヒトを対象とした⾼次脳機能研究」領域において、必要不可⽋な役割を担い続けている。
ヒト⾼次脳機能の神経基盤を明らかにすることは、現代社会における必要かつ喫緊の課題である。MRI は、⾼次脳機能の⼼理モデルの構成と検証に寄与する⼀⽅で、動物実験に基づいた膨⼤な知⾒の集積しつつある脳科学領域の情報を，⼈間の⾼次脳機能研究に結びつける（種間⽐較）。得られた知⾒は，ヒト⾼次脳機能の⽣物学的指標としての MRI 画像情報を含むコホート研究により検証される。これらを推進するために，⽣命科学から医学・⼼理学・情報科学を含めた幅広い領域にまたがるイメージング科学の総合的な推進が必須である。本発表では、社会脳研究、超⾼磁場 MRI を含むイメージングの技術開発、種間⽐較、イメージングコホートに⾔及し、ヒト脳研究における MRI の意義と今後の研究⽅向を展望する。
（１) 伊藤正男 脳と⼼を考える 紀ノ国屋書店 東京 199310

9 ⽉４⽇ 13:50-14:20
教育講演 2

MRI の物理的原理

初学者のための MRI ⼊⾨
上⼝貴志

情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター、⼤阪⼤学⼤学院
⽣命機能研究科

本講演では、磁気共鳴イメージング（MRI）のしくみについて解説する。MRI は元来、医療機関で画像診断に⽤いられるものであるが、機能的 MRI（fMRI）や拡散 MRI（dMRI）などの形で⾮侵襲的脳研究の道具としても広く⽤いられ、とくに fMRI は近年、⼈⽂・社会科学領域の研究者の間にも急速に浸透しつつある。ところが、MRI の原理を理解するのは MRI を扱う医療従事者やそれを⽬指す学⽣にとってもなかなか⼤変なようである。まして⽣体のイメージングになじみの薄い⼈⽂・社会科学の研究者や学⽣にとっては⾮常にハードルが⾼いのではないかと考える。たしかに、MRI の原理を典型的な教科書に沿って体系的かつ細部まで理解するには、前提として数学や物理学といった⾃然科学の知識が必要であり、それには⼤学教養レベルを超える⾼度な内容も含まれる。また MRI の教科書の最初の数章は総じて難解で、多くの⼈がここで挫折を味わう。
「MRIの原理は⾮直感的である」という声もよく聞くが、それもその通りであると思う。それでも教科書を最後まで読破しないと、MRI を使いこなすことはできないのであろうか？実は、MRI を脳研究のための道具として使いたいという「利⽤者」にとっては、そこまで踏み込んだ知識がなくとも MRI を使いこなすことは⼗分に可能である。⾼校⽂系レベルでの数学と理科の⼤雑把な予備知識があれば、あとは⾝近な現象からの類推など適切な考え⽅を⾝に着け、また細部や厳密さへのこだわりをひとまず捨てるだけで、MRI というものを直観的に理解できるようになる。そうなれば、深みのある学習にも効率よく取り組めるようになり、MRI を⾃在に使いこなせるようになるまでの道のりはぐんと短くなる。本講演では、時間的制約もあるので、そのような勉強法の「序論」となるような話をしたい。具体的には、⾼校⽂系レベルの数学、理科（もしかしたら中学レベルかもしれない）の延⻑として MRI のしくみを説明する。なお、どうしても時間が限られるために、多くの⽅が関⼼を寄せる fMRI を意識した内容に偏ること、また本質的に最も重要かつ基本的な原理の説明で終わることをご了承いただきたいが、この講演で説明するような考え⽅、現象の捉え⽅をそのまま応⽤するだけで、MRI の利⽤者がそれを使いこなすために必要な技術的情報のほぼすべてを説明可能である。本講演が初学者にとって学習を⼀歩前に進める機会となれば幸いである。

119 ⽉ 4 ⽇ 14:20-14:50
教育講演 3

統計

ベイズファクターによるモデル評価岡⽥謙介

東京⼤学⼤学院教育学研究科

ベイズファクターは，2 つの統計モデルの周辺尤度の⽐であり，ベイズ統計学における基本的なモデル評価の指標である。そしてベイズ統計学は，不確実性を確率によって評価し，観測されたデータに基づいてその確率を更新する，という原則を，さまざまなデータ分析場⾯に対して適⽤していく体系である。本講演では，まずパラメータの推定と将来のデータの予測という 2 つの場⾯において，このベイズ統計学の考え⽅を，簡単な具体例を通して⽰す。その上で，同じ体系でモデル選択の問題を考えると，⾃然な形でモデルの事後確率が，そして周辺尤度とベイズファクターが得られることを⽰す。このとき，モデルは尤度関数と事前確率の両⽅を指すことに注意が必要である。その後，ベイズファクターの解釈とその特徴，そして⾃由エネルギー原理との関連について，時間の許す中で触れたい。

129 ⽉ 4 ⽇ 14:50 - 15:20
教育講演 4

ネットワーク解析

脳結合データのネットワーク分析 Network analysis ofbrain connectivity data福嶋誠

奈良先端科学技術⼤学院⼤学

本教育講演では、脳構造・脳機能結合データに対してこれまで⽤いられてきたネットワーク分析の⽅法（1-3）
について概説する。⾮侵襲脳計測技術の進歩により、ヒト脳領野間の解剖学的なつながり（脳構造結合）やヒト脳活動の時間相関（脳機能結合）が全脳にわたってマッピングされるようになった。マッピングの結果得られたデータは、脳領野をノードとして、そして脳構造結合あるいは脳機能結合をエッジとするネットワークとしてとらえることができる。これらのネットワークに対して、ネットワーク科学の分野で⼀般に⽤いられる⽅法論を適⽤することにより、全脳にわたる脳構造・脳機能結合の「ネットワークとしての性質」が多数明らかにされるに⾄った。本講演では、モジュールやハブなどに代表される脳構造・脳機能結合のネットワークとしての各性質について、それぞれ、それらの性質を定量化するために⽤いられる具体的なネットワーク指標と、実際の脳結合データへの適⽤例を紹介する。また、各ネットワーク指標の脳結合データへの適⽤に際しての注意点や、得られた結果の解釈に関する注意点についても述べる。
参考⽂献：
M. Rubinov, O. Sporns, Complex network measures of brain connectivity: uses and interpretations. NeuroImage 52,1059-1069 (2010).
A. Fornito, A. Zalesky, E. Bullmore, Fundamentals of brain network analysis. (Academic Press, Cambridge, MA),(2016).
Brain Connectivity Toolbox, https://sites.google.com/site/bctnet.

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9 ⽉ 4 ⽇ 15:50 - 16:20
教育講演 5

fMRI 信号の起源と解析

fMRI 信号の未解決問題
⿇⽣俊彦

理化学研究所 ⽣命機能科学研究センター
脳コネクトミクスイメージング研究チーム

科学研究の信頼性に対する懸念から replication crisis という⾔葉まで⾶び出すなか、fMRI は popular scienceとの親和性が⾼いことも災いしてしばしば槍⽟に上がる。サンプルサイズや統計の問題は⼤規模研究などで対応可能だが、領域外からの疑問はおそらく、fMRI が脳活動をどこまで正確に反映するのかという⼀点に集約される。BOLD-fMRI が⽣まれた当時、脳細胞の酸素消費が増えた部位では還元型ヘモグロビンが多くなり、信号は低下するだろうとの予想があった。ところが実験すると⾎流増加による希釈がそれを上回り、信号は増加したので、fMRI は核医学による機能イメージングと同じく神経-⾎管連関を観察する⼿法とされた。この経緯は fMRI の信号変化の仕組みが複雑であることを物語るものだが、ニューロンから⾎流、そして信号へのカプリング⾃体が領域をまたぐ⼤問題であることはユーザーから忘れられがちである。逆に、全脳を⼀度に観察できる機能イメージングは、既知の機能局在との⼀致を通して、神経-⾎管連関の証拠となったという⾒⽅もできる。ただし、信号が増えたエリアでニューロンが活発になっているとしても、増えないところではそうでないのか、あるいはこうしたカプリングが全ての灰⽩質で均質か、など解決済みとは⾔えない課題も多い（これらは機能的結合性の解釈において重要である）。必ずしもゴールドスタンダードとしての神経活動による検証ができないとなれば、取れる⽅策は、神経活動（厳密にはローカルな神経⾎管連関）に由来しないと思われる成分を除去していくことであろう。⼼理課題のタイミングで加算平均したり、モデルした時間変動との相関を調べるといった古典的なアプローチは現在でも有⽤だが、たとえば脳波での瞬⽬のように、課題に関連しうるノイズ成分には別の対策が必要である。例えば独⽴成分分析によるデータの分解は、特に体動や装置に由来する⾼周波帯のノイズ除去に有効である。fMRI 信号だけに頼らず、呼吸や⼼拍を同時に記録して⽣理的ノイズを除去する RETROICOR のような⼿法もある。VASO や造影剤の MION を利⽤した CBV-based fMRI は、信号変化の原理をシンプルにすることでノイズ源を絞る効果が期待される。かたや、⻑きにわたって取り扱いが決着しない信号成分の代表が全脳の信号変動である。全脳の信号の和を⼀定にするスケーリングや、その時間変動（Global signal）を回帰分析で除去する GSR は、⼤きな体動の影響を除去できるだけでなく、しばしば解釈しやすい結果が得られるため草創期に利⽤されたが、理論的な裏付けが弱いことから⼀旦は廃れた。しかし 2005 年以降、安静時・結合性 fMRI が（低周波帯に限るとはいえ）GSR に属する⼿法とセットで受け⼊れられ、タスク fMRI との間で齟齬が⽣じることとなった。そこには、「安静」という状態に特別な意義を与えた機能的結合性というコンセプトの問題もあった。本講演では、fMRI の技術的な、かつ興味深い問題を概観するとともに、それらの解消へ向けた最近の動きを紹介する。

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9 ⽉ 4 ⽇ 16:20-16:50
教育講演 6Decoding

超⾼磁場 fMRI 信号の超⾼速計測による⾎⾏動態と神経情報表現の時間的分離
宮脇陽⼀

電気通信⼤学⼤学院情報理⼯学研究科

fMRI 信号はボクセルごとに異なる⾎流動態の影響を受けており，その潜時は+/-2 s 程度のばらつきを⽰す．
こうしたボクセル間での反応潜時のばらつきは主に⾮神経活動由来であり，局所的な⾎管特性の影響を強く受けていると考えられている．⼀⽅，精緻にタイミングをコントロールした視覚刺激提⽰実験での fMRI 信号は，刺激提⽰のタイミング差を 100 ms 程度のオーダーで保存しているとも⾔われており，fMRI 信号は⼀般に想定されている以上にリッチな神経活動の時間情報を含んでいる可能性も考えられる．したがって，もしfMRI 信号から局所⾎管特性の影響を適切に除去できるのであれば，fMRI 信号を⽤いて神経活動の時間情報をより精緻に解析できるようになるかもしれない．こうした仮説を検証するため，本研究では超⾼磁場 fMRI装置（7T）を⽤いて S/N ⽐を⾼めつつ，⼀般に⽤いられている繰り返し時間（TR）の約 8-16 倍程度の短 TR条件（TR, 125 ms）を⽤いた超⾼速 fMRI 信号計測を⾏い，得られた時系列信号から逐次的に神経情報を読み出す時分割デコーディングを試みた．実験は⽶国⽴衛⽣研究所（NIH）設置の MRI（Siemens MAGNETOM7T）を⽤い，NIH Combined Institutional Review Board 承認プロトコル（NCT00001360）下で実施した．実
験では 8 つの物体カテゴリからなる⾃然画像セットを被験者に提⽰した際の fMRI 信号を，主として初期視覚野ならびに腹側⾼次視覚野から計測した．この fMRI 信号を⼊⼒として，提⽰された物体カテゴリを予測するデコーダを刺激提⽰後からの各時刻において学習し，予測成績の時系列変化を求めた．その結果，デコーダの予測成績は⾎流動態反応の⽴ち上がりより早い時刻で統計的に有意になり，ピークを迎える時刻も早いことが分かった．それぞれのボクセルに対する⾎流動態反応をみると，その潜時は先⾏研究と同様に刺激提⽰後 4s を中⼼として+/- 2 s ほどの範囲で分散していた．これらの結果を考え合わせると，潜時の短いボクセルのみが画像情報に関連した神経活動の情報を含んでいるという可能性が考えられるため，デコーダに⼊⼒したボクセルを潜時の短いものから⻑いものまで４つのサブグループに分け，それぞれに対して同様の解析を⾏った．その結果，⾎流動態反応の潜時は各サブグループに応じて短いものから⻑いものまで徐々に変化したが，デコーダの予測成績の時間変化はどのサブグループに対してもほぼ⼀定であり，⾎流動態反応の潜時の影響をほとんど受けないことが分かった．この結果は，⾎流動態反応の潜時を決定する振幅の⼤きな成分は局所的な⾎管特性に強い影響を受けるが，その⾒かけの潜時分散とは独⽴に，神経活動由来の反応成分を早い時間帯において⼀貫して抽出可能であることを⽰唆するものと考えられる．超⾼磁場 fMRI 信号の超⾼速計測とマルチボクセルパターンに基づくデコーディング解析の組み合わせは，局所的な⾎管特性由来の成分を除去するフィルタとして機能し，神経活動の時間情報をより精緻に解析するうえで有⽤なのかもしれない．

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9 ⽉ 4 ⽇ 16:50-17:10
教育講演 7

国際会議ハイライト

ヒト脳イメージング研究における国際会議（OHBM）の歩き⽅
⽵村浩昌

情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター

国際会議への参加は研究分野に関する先端的な情報を理解する助けになるのみならず、海外の研究者とネットワークを構築し共同研究などに発展させる上でも意義が深い。また国際会議は学⽣参加者にとっては英語での発表と議論を通じた鍛錬の場でもあり、国際会議への継続的な参加によって英語での発表のスキルの向上も期待できる。しかし近年プレプリントサーバーなどの速報性の⾼い発表⼿段が増えており、またオンラインでのセミナーへの参加の機会も増えている。このことから、英語で先端的な研究の情報を受動的に得ることだけが⽬的であれば、国際会議に参加する必要は無いと考えることもできる。このため今回の講演ではヒト脳イメージング研究において国際会議とはどのようなものであるか、参加することで何を得ることができるのかについて概説を⾏い、特に学⽣の皆さんが国際会議に有意義に参加するために有益な情報を提供することを⽬標とする。
脳研究に関わる国際会議には様々なものがあるが、今回の講演では OHBM (Organization for Human BrainMapping)に焦点を当てる。第⼀に、OHBM 年次⼤会の概要について統計情報と ISMRM や SfN など他の会議との⽐較を交えながら概説する。第⼆に、OHBM のプログラムの特徴に関する概説を⾏い、近年の年次⼤会(2018-2020)で⾒られた発表者や参加者の間での議論を科学的な背景を交えながら解説する。ここでは特にOHBM において特徴的な解剖学研究のセッションと⾼解像度 fMRI 研究のセッションにおける議論に焦点を当て、他の国際会議への参加や論⽂の精読では得られない OHBM 特有の魅⼒を共有したい。第三に、OHBMにおける⽇本からの現在の参加状況を解説し、今後どういった形で⽇本の研究者が参加していくことが有意義と考えられるか個⼈的な体験談を交えつつ議論したい。

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第４回ヒト脳イメージング研究会
実⾏委員⻑：定藤規弘(⾃然科学研究機構⽣理学研究所)
実⾏委員：岡⽥知久（京都⼤学⼤学院）､鎌形康司（順天堂⼤学）､⾼橋英彦（東京医科⻭科⼤学⼤学院）､⽵村浩昌(情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター)､中⾕裕教(東海⼤学)､花川隆(京都⼤学医学研究科脳統合イメージング分野)､林拓也(理化学研究所⽣命機能科学研究センター)､松⽥哲也(⽟川⼤学脳科学研究所)､松元まどか（国⽴精神神経医療研究センター）､楊家家（岡⼭⼤学⼤学院）
事務局：⽟川⼤学脳科学研究所 松⽥哲也研究室〒194-8610 東京都町⽥市⽟川学園 6-1-1

TEL 042-739-8265 E-mail: humanneuroimaging@gmail.com

事務⻑：松⽥哲也
事務局スタッフ：定藤規弘(⾃然科学研究機構⽣理学研究所)､花川隆（京都⼤学医学研究科脳統合イメージング分野)､
⽵村浩昌(情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター)､林拓也(理化学研究所⽣命機能科学研究センター)､北野⼩百合（⽟川⼤学）､岩瀬恵(⾃然科学研究機構⽣理学研究所)､⼩林玲⼦(理化学研究所⽣命機能科学研究センター)､
村⽥千⾹⼦(理化学研究所⽣命機能科学研究センター)
共催：⽂部科学省共同利⽤・共同研究拠点「社会神経科学研究拠点」､⾃然科学研究機構⽣理学研究所、京都⼤学医学研究科脳統合イメージング分野、理化学研究所⽣命機能科学研究センター

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