TonKurA

Yeo 2011 Atlasとその関連Atlas

投稿日: 2025/3/5

AtlasrsfMRI

2011年に Thomas Yeo らが

The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity
(Journal of Neurophysiology, 106(3), 1125-1165, 2011)

で発表した、機能的結合（resting-state fMRI） に基づくヒト脳大脳皮質のParcellation。

一般的には「Yeoの7 Network / 17 Network Atlas」と呼ばれる2つのレベルのAtlasとして知られる。

1. アトラス作成の背景

  • Resting-State fMRI (rs-fMRI) から脳内の自発的な機能的結合（Functional Connectivity, FC）パターンを抽出する

  • これをもとに大脳皮質表面上で「似たようなFCパターンを示すボクセル（または頂点）同士」をクラスタリングしてParcellationを生成

  • Default Mode Network (DMN) や Dorsal Attention Network (DAN) など、いわゆる7つ前後の大規模Networkとしてまとめられたことが大きな特徴

2. 7Networkと17Network

Yeo 2011 では、7 Networkと17 Networkの2種類がある。

2-1. 7Network

  1. Visual Network
  2. Somatomotor Network
  3. Dorsal Attention Network (DAN)
  4. Ventral Attention Network (or Salience Network)
  5. Limbic Network
  6. Frontoparietal (or Executive Control) Network
  7. Default Mode Network (DMN)

2-2. 17Network

7Networkをさらに細分化したものが17Network。

  • Visualが2つ
  • Somatomotorが3つ
  • Dorsal attentionが2つ
  • Limbicが2つ
  • Frontoparietalが4つ
  • DMNが3つ

に分類され、合計17

より詳細な機能局在を探索するときに便利です。

3. アトラスの主な特徴

  1. FreeSurfer空間で作成

    • 被験者の皮質を FreeSurfer で再構築し、fsaverage 空間に正規化
    • メッシュ頂点ごとに rs-fMRI の FC パターンをクラスタリングし、パーセレーションを生成

  2. 大規模データセットの利用

    • 当時としては比較的多人数（100名規模以上）を対象にし、再現性の高い結果を得ている

  3. 標準の機能Network参照

    • 多くの rs-fMRI 研究やタスク fMRI 研究で比較の参照基準として用いられる
    • Schaefer 2018 アトラスやBuckner 2011 小脳アトラスなど、多くの後発アトラスが Yeo 7/17 Networkとの対応を利用

4. 関連Atlas

同研究室から、この7 Network / 17 Network atlasを用いて更に大脳基底核や小脳のAtlasも作成されている。

  • Schaefer et al. (2018) 皮質アトラス（詳細版）

    • Yeo 7/17 Networkを基本枠組みとしながら、さらに細かいparcel（100～1000単位）で分割可能

  • Buckner et al. (2011) 小脳アトラス

    • 小脳を機能的結合ベースでパーセレーションし、Yeo 7/17Networkとの対応を提示
    • 大脳皮質から小脳へ機能Networkを拡張して解析可能

  • Choi et al. (2012) 線条体アトラス

    • 線条体（尾状核・被殻）と7Networkの結合パターンに着目
    • サブコルチカル領域の機能的Network対応を詳細に定義

7. まとめ

  • Yeo 2011 アトラスは、rs-fMRI ベースで 大脳皮質を7つまたは17の大規模Network に分割した先駆的研究。
  • FreeSurfer 空間や MNI 空間など、複数の形式で公開されており、多くの研究で使用されている。
  • 大まかな ROI 分割を簡単に利用できるため、タスク fMRI / rs-fMRI / 臨床研究 / グラフ理論など、幅広い用途に便利。
  • 現在でも機能Networkの「デファクトスタンダード」の1つとして位置づけられ、さまざまな解析の基盤となっている。

参考文献

  • Yeo BT, Krienen FM, Sepulcre J, Sabuncu MR, Lashkari D, Hollinshead M, Roffman JL, Smoller JW, Zöllei L, Polimeni JR, Fischl B, Liu H, Buckner RL.
    The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity.
    J Neurophysiol. 2011 Sep;106(3):1125-1165.
    doi: 10.1152/jn.00338.2011

  • Schaefer A, Kong R, Gordon EM, Laumann TO, Zuo XN, Holmes AJ, Eickhoff SB, Yeo BTT.
    Local-Global Parcellation of the Human Cerebral Cortex from Intrinsic Functional Connectivity MRI.
    Cereb Cortex. 2018 Sep 1;28(9):3095-3114.

  • Buckner RL, Krienen FM, Castellanos A, Diaz JC, Yeo BTT.
    The organization of the human cerebellum estimated by intrinsic functional connectivity.
    J Neurophysiol. 2011 Nov;106(5):2322-45.

  • Choi EY, Yeo BTT, Buckner RL.
    The organization of the human striatum revealed by functional connectivity.
    J Neurosci. 2012 Apr 25;32(17):4917-30.