신경영상에서의 뇌 기능 모델

신경영상 데이터를 사용하여 뇌 기능에 대한 추론은 데이터가 어떻게 발생했는지에 대한 모델에 의존합니다. 이러한 모델은 기능 해부학의 개념적 모델부터 비선형 수학적 모델에 이르기까지 매우 다양할 수 있습니다. 그러나 이 모든 모델은 동일한 것을 모델링하기 때문에 내부적으로 일관성이 있어야 합니다. 이 일관성은 여러 수준의 설명을 포함하며, 데이터 분석을 위해 채택된 통계 모델과 그들이 구현하는 실험 설계에 제약을 둡니다. 이 리뷰의 목적은 이미징 신경과학에서 사용되는 주요 모델을 소개하고 이들이 서로 어떻게 관련되는지를 설명하는 것입니다. 우리는 기능적 뇌 구조에 대한 해부학적 모델부터 시작하여 신경영상의 기초를 형성하는 몇 가지 기본 요소들을 살펴봅니다. 그런 다음 신경 반응이 표현되는 위치에 대한 고전적 및 베이지안 추론을 위해 사용되는 기본 통계 모델(예: 일반 선형 모델)로 넘어갑니다. 생물물리적 제약을 통합함으로써, 이러한 기본 모델은 정교해질 수 있으며, 동적 환경에서 인과적으로 표현될 수 있습니다. 이는 뇌 영역 간의 상호작용이 어떻게 매개되는지를 추론할 수 있게 합니다.