学术笔记使用高分辨率功能性磁共振探索

学术笔记使用高分辨率功能性磁共振探索人类视觉皮层的功能构架ExplorationofFunctionalArchitecturesinHumanVisualCortexUsingHigh-ResolutionfMRI报告人：KangCheng（程康）整理：余亲林血氧水平依赖信号的空间特异性从争论中证明BOLD是一种可靠的脑成像信号由于fMRI采集的是BOLD信号（BloodOxygenation-LevelDependent），故需要先了解大脑的血管系统。大脑中存在三条主动脉：前大脑动脉，中大脑动脉和后大脑动脉。而血管渗透在大脑的每一处角落，神经元周围总是伴随着血管。因为神经元的活动需要消耗氧和营养物质，这些都需要血管运输。血液中含有脱氧血红蛋白（Hb）和氧合血红蛋白（HbO）。Hb带磁性，它的存在破坏了磁场的均一性，当脑血流（CBF）上升时，HbO相对增加，Hb则相对减少，导致fMRI信号增强。故fMRI的信号取决于血管中还原（脱氧）血红蛋白（Deoxyhemoglobin[Hb]）浓度的变化，因此信号主要来自脑血管的静脉侧。血管中的脑血流（CBF），脑血容（CBV）与大脑氧代谢率（CMRO2）与BOLD信号的关系如下图。当神经活动上升时，大脑的氧代谢率会上升。会有更多的血液流入活动的神经的周围区域，导致脑血流上升。同时血管扩张，血管容积也上升。氧代谢率上升会导致更多的氧合血红蛋白转化为脱氧血红蛋白，导致脱氧血红蛋白增多，如前面所提，使得这块区域顺磁性提高，BOLD信号降低。脑血流的上升会带来更多新鲜的动脉血，使得脱氧血红蛋白浓度降低，使得BOLD信号上升。由于在这个过程中脑血流对BOLD信号的影响远大于氧代谢率，故整体BOLD信号上升。脑血容与氧代谢率都有较高精度的空间特异性，而脑血流信号以前被认为空间精度粗糙。从时程上看，神经元活动上升导致的氧代谢率上升快于血流量上升，故BOLD信号先降低后增加。降低的部分称为“initialdip”，而“initialdip”信号微弱，fMRI主要收集到的是晚期成分。下图是Grinvald等人在猴子的初级视觉皮层通过光学成像采集的信号，可以清楚看到initialdip。Grinvald等人还发现，早期BOLD信号与晚期BOLD信号可以吻合。下图是在猴子的初级视觉皮层通过光学成像采集到的单眼功能柱（ODC，oculardominancecolumns）图像。我们能否用这晚期成分来探测人类的单眼功能柱？要用fMRI探测到亚毫米精度的人类的单眼功能柱，我们需要了解下面几个关键技术。1.最大化信噪比，且对解剖结构了然于心。更高场强MRI可以提高信噪比。如下图公式，信噪比与场强B0，体素大小，和根号扫描时长成正比。下图例举了人类与猴子的初级视觉皮层（V1）的单眼功能柱。通过单眼神经细胞染色会在V1上呈现黑白条纹。黑白条纹分别是两只眼睛的单眼功能柱集合。在人类中这些功能柱的宽度约为1毫米。V1一共有六层神经细胞，厚度一共约为2到3毫米。故为了达到我们探测单眼功能柱的目的，根据解剖结构，我们可以将体素设计成长宽约为0.5到0.75毫米，高度为2到3毫米的长方体。2.带导航回波（navigatorechoes）的多重短回波平面成像（Multi-shotEPI）；缩短回波链长度（ETL）有利于降低图像（1/T2*）模糊(1/T2*)模糊经常容易被忽视，我们扫描时定义的空间分辨率并不是扫描图像的真正分辨率。如下图，当EPI的数目乘以二，即扫描时长乘以二，图像的模糊程度就除以2。3.限制刚体性头动-用咬合棒（bite-bar）效果最佳（不考虑舒适性的最优选择）4.观测和校正生理（脉搏和呼吸）震动(cf.Triantafyllouetal.,),可以提高时间信噪比（tSNR）-Physiofix(Huetal.,MRM,)可以胜任更多细节描述和讨论可以在Cheng,Neuroimage62,-,;Cheng,MagneticResonanceinMedicalSciences15,1-10,中找到。最后我们确实可以在人类V1上区分出单眼功能柱。如下图，黄色标记对左眼刺激反应大于右眼刺激的体素，蓝色标记对右眼刺激反应大于左眼刺激的体素。可见其条纹走向与宽度都与解剖图相符。而对于上图的fMRI单眼功能柱图谱的解释存在分歧。因为脑血流的控制是精细或粗糙，以前存在争议。在精细模型下，脑血流的增加特异于激活的功能柱。故其预测相对于非激活功能柱，激活功能柱的BOLD的信号更大。粗糙模型认为，由于功能柱非常小（宽度约1毫米），激活的功能柱与非激活的功能柱空间距离太近导致两种功能柱脑血流增加无差异。而激活功能柱的氧代谢率高于非激活功能柱，故对于非激活功能柱，激活功能柱的BOLD信号更小。这个争议由Seong-GiKim在年解决。其通过梯度回波（GE）和自旋回波（SE）BOLDfMRI,MION技术监测脑血容，与探测脱氧血红蛋白与氧合血红蛋白总量的内源性光学成像（等吸光点为nm波长）等技术来描绘猫的单朝向功能柱。所有的结果都支持，BOLD信号最强的点在神经元活动增强的点。这些结果支持了脑血流精细控制模型，并证明了对于描绘功能柱的结构，BOLDfMRI是一种可靠有用的技术。BOLD信号的点扩散函数可能限制在微血管系统由于BOLD信号主要成分是血液动力学信号，故某一个空间点的神经元发放导致的血流的注入会弥散到周围，故描述该弥散程度的函数称为点扩散函数。如下图所示，随着刺激直径的缩小，刺激在V1上的表征面积也在缩小。如果我们用高斯函数来拟合BOLD信号强度，通过刺激的直径与高斯函数的半波宽建立回归方程，其方程的截距即是直径为0（理想点）的点扩散函数的半波宽。但是，血流的扩散只能限制在血管中，故BOLD的点扩散函数可能限制在皮层内的微血管系统结构。如下图左上角，有些血管会横跨距状裂（若要展开V1需要将这些血管割开），故右侧V1的神经元发放可能会导致血流扩散到三维空间相邻的左侧V1，而这两处位置在二维视网膜拓扑图上可能是不相邻的。右上角的图中，红点表示动脉，蓝色管道表示皮层表面的静脉。可以看出，空间上某点的血流量增大，不只会影响其皮层内局部血管，还会通过皮层表面静脉影响到整个灌溉区。左下图是功能柱内血管-神经元分布的功能图，与激活神经元空间位置更接近的是其周围的毛细血管，而血流亦会扩散到功能柱内的大血管。我们通过变换环形刺激的大小，在人类的V1上发现，空间上不重叠的刺激却会激活同样的体素。如下图的A（直径0到2.5度）和B（直径2.5到5度）都会激活红色箭头的体素，B和C（直径5到10度）都会激活蓝色箭头的体素，C和D（直径10到20度）都会激活绿色箭头的体素。说明这些激活的体素所在位置的静脉与激活的大脑组织空间上并不重合。从下图亦可以看出表面大静脉的信号变化甚至大于皮层内的静脉。而表面大静脉可以距离激活位置约5到6毫米，因此不利于功能柱成像。但是他们却有功能上的偏好，后面会继续讨论。从V1到IT皮层的例子在人类V1和其他周围脑区的其他功能柱结构的功能亦可以通过BOLDfMRI表现出来，比如我们在人类的V1上发现了时间频率主导的功能柱（在猴子上尚未发现这类功能柱）。黄色的体素对低时间频率（0.75Hz）的刺激反应更强，而蓝色体素对高时间频率（15Hz）的刺激反应更强。Yacoub等人用7T的BOLDfMRI描绘出人类V1的朝向功能柱。Nasr等人用7TBOLDfMRI描绘出V2和V3的颜色特异性和视差特异性功能柱。左图是通过一种代谢酶-细胞色素氧化剂染色猴子的V1和V2。V2的窄条纹主要加工颜色，而宽条纹主要加工视差。而用fMRI亦得到类似的条纹。Kanwisher等人于年发现对面孔特异性反应的梭状回面孔区（FFA），Tsao等人于年通过fMRI找到猴子的FFA同源脑区，并对这些脑区的神经元采用单电极记录，发现97%的神经元对面孔特异反应，而对其他客体反应微弱。我们通过更高分辨率的BOLDfMRI，找到了FFA中对面孔特异性更强的面孔功能柱（未发表）。功能柱成像可以帮助连通常规分辨率的fMRI与单电极记录的实验结果。同时，我们还找到OFA中对面孔朝向特异性加工的功能柱（未发表）。一些未发表的研究结果与思考我们发现表层大静脉也具有朝向选择性（未发表），同一个静脉灌溉区域的朝向选择性相似。我们对数据进行重采样，发现从0.75毫米的分辨率到9.75毫米的分辨率MVPA的解码正确率都大于几率水平，而分辨率越高解码正确率越高。而当9.75毫米的分辨率下解码正确率仍然大于几率水平，因此我们认为解码依赖的是很强的朝向选择性反应，而不是模糊的“倾向性”反应。MVPA一大争论就是到底在解码什么？Tong，Rees，Boynton等人都是认为是体素中包含的神经元集合的细微倾向性偏差，比如该体素中包含45度朝向神经元的数目略微大于其他朝向神经元，故这个体素对45度朝向的解码正确率有贡献。而从我们之前的数据推论，MVPA的解码正确率主要可能来自于大静脉的朝向选择性。更多细节可以看Gardner,Neuroimage,;Cheng,CurrOpinNeurol,。我们发现，大静脉总是解码得更好（未发表）。现在我们对皮层表面的大静脉有了一些了解，但我们对皮层下的小静脉仍然知之甚少。虽然我们知道表层大静脉解码率更高，但皮层内如何编码信息仍然是一个更重要的问题。在V1中只有约三分之一的体素有朝向选择性，原因如下图左下部分，只有在线性区域的体素才有朝向选择性，因为朝向会调制该体素内的神经元活动。在风车区域没有朝向选择性，因为无论朝向怎么变化，该体素内的神经元活动趋于恒定。而鞍形区类似风车区，其反应绝大部分情况下趋于恒定，只是对非常具体的朝向有反应，这对MVPA算法的贡献是比较小的（没有逐渐变化的调谐曲线）。通过巧妙的实验设计，我们也可以在普通的空间分辨率下测得体素的调谐曲线。如下图，A类block与B类block的区别就是，在每个block的每一个时刻点，A类block的棋盘格颜色都是B类block颜色的补色。在A类block中，在时程上，棋盘格的颜色会按颜色空间顺时针变化。用A类block与B类block的BOLD时程信号相减，即可得到该体素的颜色调谐曲线。我们估计出在V1到V4中约有13.8-30.1%的体素对颜色有选择性。我们还找到了在人类MT复合区(hMT+)对特定运动朝向反应的功能柱（未发表），而其分布并不符合V1的超柱分布（风车状）。也许是因为hMT+太小？人类的V1是猕猴V1面积约3倍，人类约有对超柱，猕猴约对超柱，数目相近。而猕猴的MT中具有运动方向选择性的超柱宽度约为0.5毫米。而人类的hMT+仅仅比猴子的MT大一点点（约1.3倍,TootellTaylor,）所以我们推测，是否猴子的MT与人类的hMT+中具有运动方向选择性的超柱数目相近，且这些超柱的宽度只有0.6到0.7毫米。由于体素的运动方向选择性并不是单调地随着边长的增加而降低，而是以超柱的边长为周期的周期性变化。当体素边长刚好等于超柱的边长，选择性是最低的。所以，我们是否能通过操作图像的分辨率来估计超柱的边长呢？答案是肯定的，我们已经估计出超柱的边长约为0.62毫米（未发表）。北京大学麦戈文脑科学研究所脑科学讲座

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