De populairste manier om taaldominantie te meten is om via fMRI een lateralisatie index (LI) te bepalen, die hersenhelftasymmetrie in taakopgewekte activatie kwantificeert. Deelnemers met een grote LI kunnen eenvoudig worden geklasseerd als links- of rechtsdominant, maar er is nog geen consensus over hoe om te gaan met “symmetrische” activatie (kleine LI), een beslissing die vrijwel elke studie over taaldominantie moet nemen. De resulterende variabiliteit in strategieën daartoe bemoeilijkt de vergelijking van bevindingen tussen studies. Dit probleem wordt bestendigd door 1) de moeilijkheid om kleine LI systematisch te onderzoeken, gezien ze typisch minder dan 10% van de steekproef uitmaken, 2) een gebrek aan betrouwbaarheidsdata die toelaten aanbevelingen te formuleren en 3) onzekerheid over de aard van kleine LI’s, i.e. of ze aangeven dat taal werkelijk bilateraal georganiseerd is. Ik zal deze issues aanpakken door 1) het gebruik te evalueren van een spatieel minder gedetailleerde, maar goedkopere hemodynamische methode (fTCDS) om te screenen naar personen met een kleine LI, 2) test-hertestbetrouwbaarheid van kleine LI's te beoordelen en 3) de functionele rol van kleine LI’s te onderzoeken door ze te relateren aan hersenhelft-asymmetrie in vatbaarheid voor TMS-uitgelokte benoemingsfouten. Ook zal ik de prestatie evalueren van een recent ontwikkelde machine learning fMRI-techniek die een fijnmazigere indeling van bilaterale taaldominantie toelaat dan de gangbare LI methode.