静息状态下脑功能连接的磁共振成像研究

静息状态下脑功能连接

的磁共振成像研究本文重要是总结了静息状态功能磁共振成像的重要研究成果,对静息状态脑功能网络的发现和发展、研究措施、各网络及其特点以及在临床方面的应用进行简朴的简介和分析摘要:通过对fMRI信号低频涨落成分的同步性分析,可以得到大脑静息态任意脑区的功能连接和多套网络系统。其中“默认网络”的发现也许为人脑固有网络的研究提供新的思绪。而静息态网络与解剖连接之间也许存在的对应,以及在神经精神疾病患者脑中性质和连接的异常变化,使其具有重要的研究和临床应用价值。引言：大脑是人体最重要的器官，包括多达1011种的神经细胞。大脑中的神经细胞在非任务状态也存在协同活动,并保持着老式认为只有在执行任务时才出现的复杂网络系统,这种非任务状态目前被广泛地称为——静息状态。更详细地说,静息状态是指被试者保持清醒、不接受任何外部刺激或执行任何高级功能的状态。本文综述fMRI研究静息态下脑功能的基本原理和最新进展。概述：1.BOLD效应的由来2.

静息态下BOLD信号的低频涨落3.

BOLD信号低频涨落与神经细胞自发活动

目前使用最广泛的fMRI措施是基于血氧水平依赖BOLD效应。1.生物体血液中的氧重要以氧合血红蛋白的形式存在.氧合血红蛋白释放氧后形成的脱氧血红蛋白具有顺磁性,可在血管及周围组织中产生局部不均匀磁场.受该局部磁场不均匀性的影响,血管及周围组织中不一样水分子的磁共振信号间会发生失相,脱氧血红蛋白含量越高,信号强度减少的幅度就越大;相反地,假如组织中脱氧血红蛋白的含量减少,组织的磁共振信号强度就会上升,这就是BOLD效应的由来。2.而实际上,当神经细胞活动增强时,其能量消耗增长,并随即引起局部脑血流(rCBF)的上升,以补充能量代谢所需要的底物—葡萄糖和氧气.神经细胞活动时耗氧量的增长与其所引起的rCBF的增长并不成比例.试验成果表明:神经细胞激活时所导致的rCBF增长(氧供应量的增长)幅度往往要不小于氧气消耗量的增长幅度由此,激活脑区最终体现为局部氧合水平升高,去氧血红蛋白浓度减少,在磁共振图像上展现亮信号。尤其需要指出的是,BOLD2fMRI中所采集的信号并不直接反应神经细胞的活动而是度量由神经细胞活动所引起的脑区中脱氧血红蛋白浓度的变化.这种变化是局部脑血流,脑血容积(CBV)及氧代谢速率(CMRO2)变化共同作用的成果。2.静息态下BOLD信号的低频涨落1.老式的BOLD-fMRI研究重要关注由外部刺激或执行任务所致的神经活动所引起的血氧水平的变化,静息状态大多被选择作为任务状态的对照状态。2.实际上通过采集一系列静息状态脑的BOLD磁共振图像并提取某一故意义体素信号强度随时间的变化曲线,可以发现静息状态下脑的BOLD磁共振信号并不是一成不变的,而是随时间有所涨落。原始数据已进行时间/空间校正、平滑等预处理LFF<0.08HZ（已滤波）1995年,Biswal(毕斯沃)等人首创性地提取了静息态BOLD信号中的低频成分(<0.1Hz,如图所示)并对其进行了分析.他们发现:人脑左右半球的感觉运动皮层的BOLD信号低频涨落(lowfrequencyfluctuations,LFF)存在明显的有关性。由此可以推测:大脑在静息状态下的功能活动并非是“噪声”般杂乱无章的,而是有其特定的规律和组织方式。3.BOLD信号低频涨落与神经细胞自发活动有些研究者发现静息态下大脑中BOLD信号低频涨落与呼吸、心跳以及动脉血中二氧化碳分压(PaCO2)的节律性变化有关,从而认为这些信号变化也许由生理噪声引起.。不过静息态脑功能研究关怀的BOLD信号涨落的频率一般在0.1Hz或0.08Hz如下,而人类呼吸和心跳的频率分别约为0.1～0.5Hz和0.6～1.2Hz，定量分析了生理噪声对BOLD信号低频涨落的奉献,发现其大小局限性10%。静息态下大脑中BOLD信号的低频涨落重要反应了神经细胞的自发活动,而其在不一样脑区中的同步性则显示了静息态下脑功能的连接模式。数据分析措施1.生理噪声的消除2.静息态功能连接的分析措施1.生理噪声的消除1.从数据获取的角度，通过使用较高的采样频率来防止LFF信号与呼吸及心跳信号的混叠。2.采集磁共振数据的过程中同步监测并记录心跳和呼吸信号,之后通过线性回归的措施将它们的奉献从BOLD信号的时间序列中清除。3.使用独立成分分析(ICA)措施可以将生理噪声、神经活动信号作为不一样的独立成分从原始数据中分离出来,然后单独进行研究2.静息态功能连接的分析措施种子有关分析等级聚类ICA其他的分析措施还包括自组织网络(SOM)互信息、小波分析以及局部一致性(ReHo)

在分析静息态功能连接之前,先要对数据进行必要的预处理1.时间校正：是为了消除脑不一样部位fMRI信号采集时间不一样所引起的差异.2.头动校正：可纠正信号采集过程中由于被试者头动导致的图像在空间上的错位.3.空间原则化：在于消除不一样被试者个体间的差异以便进行组分析(groupanslysis),一般将被试者脑图像与原则脑模板(如蒙特利尔神经科学研究所(MNI)提出的原则脑)进行配准.4.平滑：可减弱随机噪声的影响.5.滤波：则可提取所需的低频涨落信号1.种子有关分析是最简朴使用最广泛的静息态fMRI数据分析措施1)根据试验目确实定特定脑区作为静息态研究的种子区域,提取该区域内各体素的时间序列并计算得到该种子区域的平均序列2)计算该平均序列与全脑所有体素的时间序列之间的有关系数,以其值作为功能连接强度,从而得到与该种子区域正负有关的所有体素信息3)通过记录措施选择有记录意义的有关体素,并将其定位于解剖构造图,从而得到种子区域的静息态功能连接图2.静息态fMRI数据分析另一种比较常用的措施是ICA1.该措施假设静息态下得到的BOLD信号时间序列是由互相独立的不一样信号分量构成的。因此可以通过数学运算将原始信号中的多种生理及系统噪声信号,以及各功能网络系统信号分别提取出来,并定位于解剖构造进行各静息态网络的研究.2.而实际中脑网络的复杂构造却更也许使得不一样来源的信号分量之间存在交叠.使得该措施一定程度上依赖于主观假设和先验知识静息状态脑功能网络的特点大量的研究成果表明静息状态的脑功能网络在一定程度上具有稳定性.在被试者睁眼或闭眼时的静息状态,以及睡眠状态、麻醉状态等类似状态甚至植物状态下,脑功能连接网络都具有虽然不尽相似却及其相似的组织模式，不过也与独立个体自身属性和环境具有明显有关性,因此可为预测和衡量个体行为及状态提供有力的参照。2默认网络1.默认网络(defaultmodenetwork)是在静息状态脑功能网络研究中引起最广泛关注的网络之一。2.默认网络重要包括后扣带回皮层/楔前叶、外侧顶叶、以及内侧前额叶皮层等脑区。默认网络所执行和维持的脑功能与其他静息态网络相比并不明朗。默认网络并不是随机“任务”的反应,而是随年龄变化又具有记录稳定性的大脑功能构造,反应大脑神经细胞自发活动的组织模式,也许与大脑的学习记忆、认知功能等有关;而随机意识在多大程度上参与默认网络的构建以及怎样将其有效的防止和分离,则需要深入的试验探索。从默认网络2个不一样脑区的种子点出发所得到的该网络可以看出两者网络模式基本相似,侧面证明了该网络的稳定性以及后扣带回和内侧前额叶是默认网络中重要构成部分和重要结点静息态功能连