基于fmri的脑功能整合数据分析方法综述

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1、生物物理学报2011年1月第27卷第1期:18-27综述/MiniReviewwww.cjb.org.cnACTABIOPHYSICASINICAVol.27No.1Jan.2011:18-27基于fMRI的脑功能整合数据分析方法综述马园园1,2,郑罡1,2,周洁敏1,张志强2,钟元1,2,卢光明1,21.南京航空航天大学民航学院,南京210016;2.南京军区南京总医院医学影像科,南京210002收稿日期:2010-05-27;接受日期:2010-08-20基金项目:国家自然科学基金项目(30800264)通讯作者:卢光明,

2、电话:(025)80860185,E-mail:cjr.luguangming@vip.163.com摘要:脑功能成像在人脑信息处理和认知活动的神经关联中发挥了不可轻视的作用。从大脑功能整合出发,可以将脑功能成像数据分析方法分为探测大脑功能整合的功能连接和有效连接两方面,功能连接探究空间远离的两个脑区之间的连接,有效连接研究一个脑区对另一个脑区作用的大小。根据这两个概念,相应地可以将功能磁共振数据分析方法分为两大类。本文着重对它们各自的分析原理、优缺点、方法的改进及在大脑功能整合上的应用做简要介绍。关键词:大脑功能整合;功能连

3、接;有效连接;fMRI;方法中图分类号:R445.2,R318引言近20多年来,人们在人脑信息处理和认知活动的神经关联研究方面取得了突破性的进展,其中,脑功能成像发挥了不可轻视的作用。但是,过去的大部分研究主要是关于脑功能的分离,将重点放在某一个特定的脑区或功能上。但是,大脑是由数亿个神经细胞组成的复杂结构,一个完整的任务往往会由几个脑区甚至整个大脑共同参与完成。因此,仅仅从脑功能分离的角度来探究脑活动是不合理的,还需要从多个脑区和整个脑出发探究人的脑活动,将大脑分离与大脑整合二者结合起来进行研究。90[1]首次基于PET(p

4、ositronemissiontomography)和年代初,Friston等和Horwitz等fMRI(functionalmagneticresonanceimaging)数据提出了研究大脑功能整合问题的想法,2002年,Friston提出了功能整合概念。Friston将大脑功能整合研究分两大类:第一类用于分析探测空间联系,即功能连接;第二类用于分析探测时间上的联系,即有效连接。它们都分析表达了神经元的交互作用。本文根据大脑功能整合的这两个方面,将大脑功能磁共振分析方法分为两大类,对各自的方法原理、优缺点、改进及在大脑功能

5、整合方面的应用进行简要介绍。18马园园等:基于fMRI的脑功能整合数据分析方法综述综述/MiniReview功能连接功能连接是指空间分离的脑区之间在神经生理学上的联系,即检验两个脑功能区之间是否存在联系或有无交互信息,它强调神经活性的描述形式。此类研究方法有两种:一种是假设驱动(hypothesisdriven)方法,主要有相关分析、相干分析、一般线性模型(generalizedlinearmodel,GLM);另一种是数据驱动(datadriven)方法,主要有独立成分分析(independentcomponentanaly

6、sis,ICA)、主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)、聚类分析方法等。下面就其中几种方法做简要介绍。相关分析相关分析法是分析脑功能连接最简单的方法,它用相关系数来衡量感兴趣区与其他区域的功能连接,相关系数达到某一阈值时,就认为这两个脑区之间存在功能连接[2]。其计算公式如下:mΣ(x(n)-x軃)(yi(n)-y軃i)=n=1(1)cimmΣ22姨(x(n)-x軃)Σ(yi(n)-y軃i)n=1n=1它原理简单,计算方便,因此得到广泛应用[3,4]。最近,Antonia等人[5]应用相关

7、分析方法研究发现,多发性硬化症病人与正常人相比,在感觉区要有更多的激活和一些不正常的功能连接。Sarah等人[6]检验到,在酒精的刺激下,焦虑与抑郁症状与一些大脑区域的活动有显著的相关性。Haupt等人[7]发现,听觉任务相关的神经活动区域包括前扣带回和腹侧运动区,且在前扣带回的尾部区域也有激活。但是,相关分析方法也存在一些缺点:相关系数的计算依赖于血液动力响应函数的形状,由于受到噪声和心跳的影响,往往会在两个没有血流量的脑区之间得到较高的相关系数。为了解决这个问题,需要引入相干的概念。相干分析相干分析和相关分析在原理上相同,

8、它是在频域上描述系统输入或输出两个信号的相关程度的实值函数,同样,这种方法用相干系数来衡量两个脑区之间的功能连接。在时间延迟τ上,两个时间序列x和y之间的典型相关系数定义[8]为:2Cohx,y(μ)=Sx,y(μ)(2)Sx,x(μ)Sy,y(μ)其中,Sx,y(μ)表示时

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