ソース: ジョナス ・ t. カプラン サラ I. ギンベル所-南カリフォルニア大学

経験は図形脳です。私たちの脳は学習の結果として異なることをよく理解されています。一方、多くの経験に関連する変更表れる顕微鏡レベルでたとえば個々 のニューロンの動作の神経調整、巨視的レベルで脳の構造の解剖学的変更も検討します。このような変更の 1 つの有名な例は、ロンドンのタクシー運転手人都市の複雑なルートを学習と海馬は、ナビゲーションのメモリの役割を知られている脳の構造のより大きい容積を表示の場合から来ています。¹

脳の解剖学の調査の多くの伝統的な方法は、彼らのサイズを測定するために解剖学的関心領域の骨の折れるトレースを必要があります。しかし、現代のニューロ イメージング技術を使用して、今比較できる脳の解剖学自動アルゴリズムを使用している人々 のグループの間で。これらの技術しない役に立つ人間 neuroanatomists がタスクにもたらす可能性があります高度な知識の彼ら自身、迅速、かつ解剖学の非常にわずかな違いに敏感では。脳の構造の磁気共鳴画像、ピクセル、またはボクセルごとの強度はその地域の灰白質の密度に関連します。たとえば、T1 強調 MRI スキャンで非常に明るい画素がある場所にある白質線維束、暗い画素は、灰白質にニューロンの細胞体が存在します。 ボクセル ベースの形態または VBM の定量化とボクセルによるボクセル単位で脳の構造を比較する手法と呼びます。²の VBM 私たち最初すべて登録共通空間に脳の解剖学の総相違点をスムーズに。我々 は、灰白質密度のローカライズされた、小さなスケールの違いを識別するために画素の明度値を比較します。

この実験では、非音楽家と音楽家の脳を比較することによって VBM 手法を示します。ミュージシャンは、激しい運動・視覚・音響訓練に従事します。複数からの証拠源音楽トレーニングを行っている人の脳は機能があるとしていない人と違う構造。ここでは、我々 は Gaser と Shlaug の³とベルムデスらに従います。⁴ VBM を使用してミュージシャンの頭脳のこれらの構造の違いを識別します。

1. 40 ミュージシャンと 40 の非ミュージシャンを募集します。

1. ミュージシャンが形式的な音楽訓練の少なくとも 10 年間必要です。あらゆる楽器とのトレーニングは可能です。ミュージシャンも積極的に練習 1 時間/日、少なくとも自分たちの楽器。
2. 健常者は、楽器の演奏に正式な訓練はほとんど必要があります。
3. すべての参加者は、右利きにする必要があります。
4. すべての参加者は神経学的な精神、または心臓疾患の歴史もないはずです。
5. すべての参加者はありません金属 MRI 安全を確実にする削除できません自分の体で。

2. 事前スキャン手順

1. スキャン前書類を記入します。
2. 参加者は、fMRI スキャンのために来るとき、それら最初彼らは MRI、放射線科医とリスクと研究の利点について詳述した同意書で見られる彼らのスキャンのために同意を与える偶発的所見フォーム、カウンター表示がない確認する金属スクリーン フォーム記入があります。

VBM 解析は、非ミュージシャンのコントロールと比較してミュージシャンの脳の灰白質密度の大幅なローカライズされた増加を明らかにしました。これらの違いは、両側に優れた側頭葉で発見されました。最大の最も重要なクラスターは右側にあったし、イヤホン (図 2) の後方の部分が含まれています。イヤホンの一次聴覚野の場所で、周囲の皮質は、複?...

VBM 技術の人々 のグループ間の灰白質や人々 のグループの間で異なります測定協会局在の違いを示す可能性があります。訓練の別の形態に関連する構造的な違いを見つけること、に加えてこの手法は、うつ病、⁵失読症、⁶や統合失調症などさまざまな神経心理学的条件に関連付けられている解剖学的違いを明らかにするかもしれない。⁷

脳の解剖?...

1. Maguire, E.A., et al. Navigation-related structural change in the hippocampi of taxi drivers. Proc Natl Acad Sci U S A 97, 4398-4403 (2000).
2. Ashburner, J. & Friston, K.J. Voxel-based morphometry--the methods. Neuroimage 11, 805-821 (2000).
3. Gaser, C. & Schlaug, G. Brain structures differ between musicians and non-musicians. J Neurosci 23, 9240-9245 (2003).
4. Bermudez, P., Lerch, J.P., Evans, A.C. & Zatorre, R.J. Neuroanatomical correlates of musicianship as revealed by cortical thickness and voxel-based morphometry. Cereb Cortex 19, 1583-1596 (2009).
5. Bora, E., Fornito, A., Pantelis, C. & Yucel, M. Gray matter abnormalities in Major Depressive Disorder: a meta-analysis of voxel based morphometry studies. J Affect Disord 138, 9-18 (2012).
6. Richlan, F., Kronbichler, M. & Wimmer, H. Structural abnormalities in the dyslexic brain: a meta-analysis of voxel-based morphometry studies. Hum Brain Mapp 34, 3055-3065 (2013).
7. Zhang, T. & Davatzikos, C. Optimally-Discriminative Voxel-Based Morphometry significantly increases the ability to detect group differences in schizophrenia, mild cognitive impairment, and Alzheimer's disease. Neuroimage 79, 94-110 (2013).