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课程笔记1--fMRI简介以及数据分析

现代的神经影像学技术有这样几种::脑电图(EEG), 单光子发射体层成像(SPECT), 正电子发射型计算机断层显像(PET), 功能性磁共振成像(fMRI),侵入性光学成像(invasive optical imaging),颅内电极记录(intracranial recording) , 脑皮层电图(ECoG),其中最为广泛应用的是fMRI和PET

PET: 测量血流量和神经系统里的化学物质,然后我们就可以测量示踪剂,如阿片类药物和多巴胺,在脑中的释放

fMRI:可以探测到大脑结构和他的动态变化 ,大脑的动态变化是怎么看到的呢?目前我们大约每一秒或两秒(一般为2秒)就可以得到一张全脑图象,每一张全脑图象又包含100到200000层切片,所以我们就可以看到整个神经网络的动态变化。 脑成像主要分为两种:结构性脑成像与功能性脑成像。并且存在一些不同的类别来执行每种类别的成像,

关于结构性脑成像:它涉及脑结构的研究,也涉及疾病和损伤的诊断。例如,如果你在一次事故中然后得了中风或类似的疾病,你可能会去做一个结构成像看看其影响。

执行方式包括:计算机轴向断层扫描(CAT),磁共振成像(MRI),正电子发射断层扫描(PET)。

fmri是一种非侵入技术:fmri扫描没有已知的副作用,在fmri实验中,在被试完成任务时测量一系列的大脑图像,然后单个图片的测量信号的变化被用来推断任务-相关的脑活动。 fmri是在一段时间内多次测量测量大脑某块区域

每一个这些大脑区域大约包含100,000不同的voxels(体素)。体素是三维空间内的小立方体块块儿,所以他相当于把大脑放在一个有边界的盒子里,把盒子切成100,000相同体积的小块。这些小块是fmri分析的基石,他们被称为体素(voxel)或者(volume elements)。

每个体素都有一个数字(在这里代表强度)和空间位置与之对应。在实验中,大约每2秒就要获得一个图像,可能一共需要获得几百个大脑图像 。

从另一个角度来说,我们可以从每个体素中提取到活动强度信息,每个体素都有一个空间的位置,在连续的时间观察这个体素,我们就可以看到这个体素的活动强度随时间的变化,从而提取出来关于时间的活动强度信息,从而关联我们的任务或者被试的活动。 在通常情况下,这些信号代表血氧依赖水平(BOLD 对比度),测量血红蛋白与脱氧血红蛋白的比例,测量该组织的新陈代谢速度,间接反映神经元活动。

血流响应函数(hemodynamic response function,HRF),代表神经活动触发的fmri响应

这个图片的意思是如果在0时刻发生了某些活动,BOLD信号就会发生这样的变化:首先上升,接着达到峰值,然后衰退并进入一段时间低谷,低于baseline十几秒

实际上,fmri数据分析是一个大数据的问题

⁃ 每一个大脑体积包括100,000个体素测量值

⁃ 每一个实验会有上百次大脑扫描

⁃ 每个实验都会重复很多被试(10-40),为了做群体性推论,因而我们需要分析的数据非常巨量

数据分析的挑战性

⁃大数据问题

⁃信号相关性弱

⁃数据有复杂的时序和空间噪音

fmri数据数据处理过程:

⁃ 数据获重建过程

⁃ 预处理过程:时间校准,头动校准,配准与标准化,空间平滑处理

⁃ 数据分析过程:定位大脑活动、连接强度分析、预测

fmri数据分析的三个目标

  1. 大脑活动的mapping,我们要决定在进行特定任务时大脑什么部位会被激活,同时我们也要处理好噪音的问题,比如这样,噪音就会到来这样“费解”的影响,所以我们需要经过一个假设检验的比较过程来得到我们的结论

有三种手段1)比较过程需要我们对某个任务的对比度进行统计分析,在第一个图中每个点代表一个实验的结果 2)脑活动-行为关联,我们可以用大脑活动与行为强度(可以是表现的数据,也可以是年龄等等)进行拟合,寻找相关性;3)基于信息的mapping,我们可以通过观察一个脑区的活动,来算出它对特定行为任务的表征精度,用一种类似聚光灯(search light的方式),来观察大脑的每个区域都编码了多少信息。

对这三种手段,我们都有一个相同的大脑mapping步骤,和一个相同的原理。

  1. 第二个目标是连接强度分析。我们可以测量不同脑区相互连接的情况,在这里一般指的是不同脑区活动的相关性。有很多不同类型的连接1)功能连接, 2)实效性连接,3)多变量连接模型,具体如这个表列的,他在这里也是点到为止。
  1. 推测:我们可以通过连接强度或者大脑活动来推测这个人的感知,行为或者健康状况。在这里可以用到一些机器学习的算法模型,对大脑的活动或者连接情况,点乘一个分类的模式,得到一个预测的响应作为输出。在这里现在正在有越来越多的应用。

转载声明: 摘自知乎专栏“原来大脑是这么工作的”专栏!https://zhuanlan.zhihu.com/p/22002650。 非常感谢原作者

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