脳ネットワークのコヒーレンス: 過去と現在

脳の接続性は、脳全体の機能的および解剖的接続のネットワークを表します。機能的ネットワークの通信は、ニューロンの振動に依存して脳ネットワーク全体で行われます。ニューロンの同期的な活性化の検出は、人間の脳ネットワークにおける機能的接続性の健康や統合性を判断するために使用できます。高い同期性のある接続の良い機能的活動は、脳波計（EEG）や磁気脳波計（MEG）によって測定され、いくつかの種類の数学的アルゴリズムで分析されます。コヒーレンスは、二つ以上のセンサーまたは脳領域が互いに類似のニューロンの振動活動を持っているかどうかを判断するために使用できる数学的手法の一つです。1960年代以来、コヒーレンスは一般にEEGセンサー間の周波数成分の類似性に基づいて評価されてきました。最近、脳内でコヒーレンスが画像化された後、複数の神経障害において、脳内の特定の場所がどのようにコヒーレントまたは接続されているかを評価するために使用されています。その後、コヒーレンスの結果に対して統計分析を行うことで、患者の正常または異常なネットワーク活動の証拠を検証することができます。このレビューでは、MEGによって測定されたコヒーレンス技術を使用して、ソース空間で機能的脳接続性がどのように評価されるかを強調します。