心理生理的相互作用の解明とβ系列相関との関係

精神生理学的相互作用（PPI）は、機能的MRI（fMRI）データのタスク変調接続の研究のために20年前に提案されました。その後、いくつかの変更が行われていますが、この方法と、ベータシリーズ相関（BSC）という同様の方法との関係についての誤解が残っています。ここでは、どのPPI測定とそのBSCとの関係を説明します。まず、一般的な線形モデルでのリグレッサーの解釈は、それ自体だけでなく、他の効果がどのようにモデル化されるかにも依存していることを明確にします。PPIに関しては、生理学的変数が共変量として含まれている場合、条件間の接続性の違いを常に反映しています。第二に、複数の条件がある場合、条件間の直接的なコントラストから計算されたPPIモデルが、各条件の個別のPPIと同一の結果を生成する方法を説明します（別名「一般化」PPI）。第三に、PPI計算に使用されるデコンボリューションプロセスと、BSCの試行ごとのモデリングにどのように関連しているかを明示し、PPIとBSCに基づくものとの関係を説明します。特に、効果的な接続性のコンテキストに敏感な変化が存在する場合、観察された試行ごとの活性化または機能的接続の相関の変化として現れます。したがって、BSCとPPIは同様の接続の違いを検出できます。最後に、ポイントを説明するために、イベント関連の停止信号タスクのfMRIデータにPPIとBSCを使用して経験的分析を報告します。

Psychophysiological interaction (PPI) was proposed 20 years ago for study of task modulated connectivity on functional MRI (fMRI) data. A few modifications have since been made, but there remain misunderstandings on the method, as well as on its relations to a similar method named beta series correlation (BSC). Here, we explain what PPI measures and its relations to BSC. We first clarify that the interpretation of a regressor in a general linear model depends on not only itself but also on how other effects are modeled. In terms of PPI, it always reflects differences in connectivity between conditions, when the physiological variable is included as a covariate. Secondly, when there are multiple conditions, we explain how PPI models calculated from direct contrast between conditions could generate identical results as contrasting separate PPIs of each condition (a.k.a. "generalized" PPI). Thirdly, we explicit the deconvolution process that is used for PPI calculation, and how is it related to the trial-by-trial modeling for BSC, and illustrate the relations between PPI and those based upon BSC. In particular, when context sensitive changes in effective connectivity are present, they manifest as changes in correlations of observed trial-by-trial activations or functional connectivity. Therefore, BSC and PPI can detect similar connectivity differences. Lastly, we report empirical analyses using PPI and BSC on fMRI data of an event-related stop signal task to illustrate our points.