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方法文章

同步脑电图与功能磁共振成像记录及整合分析用于动态皮层活动成像

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DOI：

10.3791/56417

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2018年6月30日

 ,  ,  ,  , 
1Department of Biomedical Engineering, Cullen College of Engineering, University of Houston, 2Department of Neurosurgery, Houston Methodist Hospital and Research Institute, 3Guangdong Provincial Work Injury Rehabilitation Center

* These authors contributed equally

本文内容

摘要

本文介绍了一种脑电图-功能磁共振成像（EEG-fMRI）多模态成像方法，即时空fMRI约束的脑电图源成像方法。该方法采用条件激活的功能磁共振成像子图（或先验信息），以提高脑电图源定位的空间特异性，并减少错误结果。

摘要

脑电图（EEG）和功能磁共振成像（fMRI）是识别脑活动的两种基本的非侵入性方法。多模态方法旨在结合 EEG 的高时间分辨率与 fMRI 的空间精确性，但该方法的复杂性目前仍需改进。本文所述方案介绍了一种近期开发的时空 fMRI 约束 EEG 源成像方法，该方法通过动态招募 fMRI 亚区域来校正源偏差并提高 EEG-fMRI 源定位精度。该过程首先采集同步 EEG 与 fMRI 扫描获得的多模态数据，构建三维皮层模型，并对 EEG 和 fMRI 数据进行独立处理。随后，根据位置及周围区域将处理后的 fMRI 激活图划分为多个先验信息。这些先验信息被用于两层分层贝叶斯算法中的 EEG 源定位。对于每个感兴趣的时间窗口（由操作者定义），fMRI 激活图中的特定片段将被识别为活跃状态，以优化一个称为模型证据的参数。这些片段将作为对识别出的皮层活动的软约束，通过减少串扰并避免在其他条件性活跃的 fMRI 区域中出现错误激活，从而提高多模态成像方法的特异性。该方法生成皮层活动图和时间进程曲线，可作为最终结果，或作为进一步分析的基础（相关性分析、因果性分析， 等等。尽管该方法在模态上存在一定的局限性（无法检测到脑电图不可见的源），但它与大多数主流处理软件广泛兼容，适用于大多数神经影像学研究。

引言

脑电图（EEG）和功能磁共振成像（fMRI）可被视为具有互补特性的神经影像学技术。fMRI 以较大的时间尺度捕捉脑活动，其血流动力学信号通过较低的时间分辨率（以秒为单位）间接反映潜在的神经元活动1,2。相比之下，EEG 能以极高的时间分辨率（毫秒级）直接测量大脑动态的电生理活动，但空间分辨率较差3,4。这些特性促使研究者开发多模态方法，以优化各单一技术的优势5。同步使用 EEG 和 fMRI 可将 EEG 出色的时间分辨率与 fMRI 高精度的空间定位能力相结合，从而克服单一模态 fMRI 或 EEG 所存在的局限性。

脑电图（EEG）与功能磁共振成像（fMRI）整合的方法始于基于fMRI的EEG源定位6,7。该技术利用fMRI提供的空间信息来提高EEG源定位的准确性，但其存在一个缺陷，即应用fMRI作为"硬约束"可能引入潜在的空间偏差——将fMRI获得的空间信息视为绝对真实。这带来了两个必须解决的重大问题6-8。首先，必须考虑到，使用静态的血氧水平依赖（BOLD）对比图可能会无意中增强位于该图范围内的错误活动，同时抑制图范围外的真实活动。其次，来自BOLD激活图之外区域的信号串扰可能会影响结果中真实活动的表现，或导致虚假活动的出现。尽管如此，利用fMRI的高空间分辨率提供先验空间信息仍被视为一种理想方案5，因为这可以在解剖和功能两个层面约束EEG逆问题的建模过程。

本文展示了一种时空fMRI约束的脑电图（EEG）源成像方法，该方法通过基于分层贝叶斯模型计算fMRI先验信息的最优子集，解决了EEG与fMRI之间的时间不匹配问题9。fMRI先验信息通过数据驱动的方式，从EEG数据中特定感兴趣时间窗内提取，从而生成随时间变化的fMRI约束。该方法利用EEG的高时间分辨率来计算皮层活动的电流密度分布，同时结合fMRI的高空间分辨率，以时间可变且空间选择性的方式提供信息，从而精确成像动态神经活动。

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方案

本文所述方案的设计与实施均遵循休斯顿大学和休斯顿卫理公会研究所各自机构审查委员会制定的所有关于人类研究伦理的指导原则。

1. 同步 EEG/fMRI 记录

  1. 从参与者处获得知情同意。向参与者说明研究的目的和流程，以及在同步进行脑电图（EEG）/功能磁共振成像（fMRI）数据记录过程中的重要安全措施。
  2. 在磁共振成像（MRI）扫描室外部准备脑电帽并检查阻抗。
    1. 为受试者佩戴合适尺寸的被动式、与磁共振兼容的脑电帽。按照国际10–20系统电极定位法放置电极10。
    2. 在脑电记录软件中检查接地电极和参考电极的阻抗。为此，请点击软件用户界面中的“阻抗”选项卡，并选择相应的电极类型（见图1）。
      注：此处的具体操作说明针对本研究使用的软件（见材料表），其他系统可能需要相应调整。
    3. 对于每个电极，使用注射器将电解质凝胶注入电极内，然后用棉签涂抹凝胶，以确保电极与皮肤良好接触。
      1. 随着阻抗下降，使用相应的软件持续监测阻抗值（根据设备设置情况，必要时调整阻抗量程），以准确监控阻抗水平（见图1）。持续操作直至所有电极的阻抗均低于10 kΩ，以确保获得高质量信号。
        注：根据本研究所列和使用的材料，在磁共振环境中，任何电极阻抗超过50 kΩ均被视为不安全11。此限值可能因所选脑电帽的设计和磁共振参数设置而异，因此请咨询设备制造商和磁共振技术人员，以确保实验设置的安全性。
  3. 同步脑电图/功能磁共振成像硬件设置。
    1. 完成脑电帽准备后，让受试者在如图2所示的硬件配置下进入磁共振扫描仪。
      注：图中某些细节可能因所用系统不同而有所变化。
    2. 设置实验范式显示系统。使用位于观察室内的显示器，该显示器位于面对磁共振扫描仪前端的玻璃窗后方（见图2）。使用头线圈视觉反射镜，使受试者在平躺状态下无需移动头部或眼睛即可看到显示器屏幕。
    3. 在计算机屏幕上显示示例图像，以确保受试者能够舒适地观看屏幕，并确认实验范式能正常显示。根据需要调整硬件或软件设置。
  4. 实验范式（见 图3）。
    1. 指导受试者保持静止，并进行初始的T1加权解剖磁共振扫描。如有可能，使用视野范围从小脑底部延伸至头顶、包括颅骨和皮肤的扫描参数。
    2. 开始记录脑电数据（见图4）。
    3. 同时点击相应按钮，启动磁共振数据采集，并在呈现软件中启动目标实验范式。检查脑电数据记录情况，以确保信号质量，并在需要时确认标记已正确记录。
      1. 使用本研究描述的设置时，首先在呈现软件中点击 "Run"，输入受试者编号和试验编号。确认设置后，实验范式将自动启动。
        注：本研究所采用的范式包含10次试验，通过视觉刺激诱发情绪驱动的运动反应。每次试验中，受试者首先注视绿色屏幕休息50秒，随后呈现一幅令人不悦（对应惊讶、愤怒或厌恶情绪）或非不悦（对应快乐或中性情绪）的面部图像12，持续10秒。每类图像各呈现5次，顺序随机。当受试者识别出令人不悦的面部图像时，需挤压一个球体，并持续按压直至图像消失。
      2. 建议使用梯度回波平面成像（GR-EPI）序列进行功能磁共振数据采集；可根据设备和实验范式进行个性化调整。
        注：本研究所用序列参数包括：回波时间（TE）= 35 ms；重复时间（TR）= 1,500 ms；层厚 = 5 mm；翻转角 = 90°；像素间距：2.75 mm × 2.75 mm。可能需要使用略长于实验范式显示时间的磁共振序列，以确保完整记录整个范式而不发生截断。

2. 结构磁共振成像数据分析与前向模型生成

  1. 使用 Freesurfer 图像分析套件对受试者的 T1 加权解剖 MRI 体积数据进行全脑分割及多种表面的重建13,14.
    注意：FreeSurfer 将生成一个包含所有分割结果的文件夹。
  2. 根据（https://martinos.org/mne/dev/manual/appendix/bem_model.html）提供的说明，生成一个特定于受试者的三层边界元法（BEM）几何模型15 使用可用的图形用户界面（GUI）确保各层之间无重叠。
    1. 打开 Freeview 应用程序。点击 "文件" >> "加载表面". 导航至 Freesurfer 文件夹中的 Subjects 目录。打开 "BEM" 文件夹。打开 "分水岭" 文件夹。加载此处找到的四个文件（“outer_skin_surface”、“outer_skull_surface”、“brain_surface”和“inner_skull_surface”）。
    2. 移动切片选择滑块，观察黄色表层是否存在重叠。如果出现重叠，请仔细检查MRI数据是否存在解剖结构缺陷或错误，并使用图形用户界面（GUI）绘图工具对各层进行修正。
      1. 通过点击 Freeview 应用程序中的按钮加载原始 MRI 数据 "文件" >> "上样体积". 导航至受试者文件夹并打开该文件 "磁共振成像" 文件夹。然后单击 "原始" 目录并打开其中的结构磁共振成像数据（应为.mgz或.nii格式）。点击 "好的".
      2. 观察头部的灰度图像。查看脑部周围不同的灰色和黑色层次，确保这些层次无任何间隙或不规则之处。使用 "颜色选择器" 工具并从待校正图层中选择一个体素。
      3. 切换到 "自由手绘体素编辑"，然后单击图像进行绘制。使用此功能填补 MRI 图像中的任何缺陷。对出现缺陷的所有层和 MRI 层面执行校正。
        注意： "Polywire" 和 "Livewire" 体素编辑工具也可替代使用 "徒手".
  3. 根据软脑膜表面的几何结构生成源空间。
  4. 执行受试者特异的脑电图传感器校准（例如，使用 Freesurfer 头部模型叠加将平移和旋转配准至 MRI 空间（图5)。保存转化结果。
    1. 打开 MNE_analyze 应用程序。点击 "文件" >> "加载表面"导航至包含受试者数据的文件夹，并加载软脑膜表面。
    2. 点击 "文件" >> "加载数字化仪数据并选择感兴趣的 EEG 文件（应包含数字化仪数据）。点击 "查看" >> "显示查看器". 当查看器图形用户界面出现后，单击 "选项" 并确保 "头皮" 和 "数字化仪数据" 选项选定后，电极以红色显示，基准点以黄色显示。
    3. 在主窗口（而非查看器）中选择 "调节" >> "坐标对齐"使用“坐标对齐图形界面”，通过箭头和L/R按钮在查看器中移动和旋转脑电图（EEG）电极。根据需要进行充分调整。对齐完成后，单击 "在“坐标对齐图形用户界面”底部点击“保存…”以保存对齐结果。
      注意：通常需要电极在整个头皮上均匀分布，并与解剖标记点良好对齐。
  5. 使用 MNE 软件，通过提供受试者特异的 BEM 模型、源空间和 EEG 传感器变换来生成正向模型15.

3. 功能磁共振成像数据分析

  1. 使用广义线性模型（GLM）方法对个体被试进行第一水平的fMRI统计分析，以获得感兴趣任务的BOLD激活图。根据需要进行多重比较校正。16，使用 Freesurfer 群体分析流程中内置的基于聚类的方法。
  2. 如有需要，对所有受试者进行组水平分析，以获得标准空间（MNI 或 Talairach）中所有受试者的 BOLD 激活图。
    注：牛津大学功能磁共振脑成像中心（FMRIB）软件库（FSL）17 功能神经影像分析（AFNI）18 两种软件包均支持在由Freesurfer生成的相同表面上进行fMRI数据的分析，便于后续处理。
  3. 使用 tksurfer 可视化工具，通过加载 fMRI 激活图（包括个体水平和组水平）并设置所需的 FDR 校正阈值，进行感兴趣区域（ROI）识别19 (p <0.05 在此处被使用。
    ​注意：从个体水平激活图中识别出的感兴趣区域（ROI）将作为后续源定位分析中基于fMRI的个体特异性空间先验信息。
    1. 利用灰质层上的fMRI激活图，使用连通标签算法提取表面斑块。
      注意：本示例中使用了 Dulmage-Mendelsohn 分解。
    2. 根据预定义脑图谱的标注进一步细分这些脑区，使得任何覆盖多个区域的活动区域均被分割。
      注意：此处使用的图谱为 DKT40 图谱20 （可从 Freesurfer 获取）21图谱可根据实验偏好进行专门选择或选用。
  4. 将获取的组水平感兴趣区域（目前位于标准空间）投影回每位受试者的个体源空间。在完成个体受试者的结构磁共振成像分割（步骤 2.1）后，个体空间与标准空间之间的坐标变换信息包含在位于以下路径的 lh.sphere.reg 和 rh.sphere.reg 文件中 "表面" 受试者 Freesurfer 输出文件夹中的文件夹。
    注意：所有受试者将共享同一组感兴趣区域（ROI），但各自拥有独立的模型。参见 图6 fMRI结果示例及由此生成的感兴趣区域。

4. 脑电图数据分析

注意：本节中的细节可能特定于所使用的软件（详见材料表中的说明）。若使用不同的软件包，请参考相应的文档。

  1. 通过模板减法校正扫描仪梯度伪影。为此，请点击 "磁共振校正" 按钮在 "特殊信号处理" 菜单，并在脑电图分析软件的图形用户界面中选择适当的参数（参见 图7）。将适当的参数输入所选的扫描序列和实验设计中。
    注意：主要参数包括：磁共振成像扫描的重复时间（TR）、扫描类型（交错式或连续式）、磁共振成像体积标记（或梯度检测方法和梯度触发）、用于校正的通道以及伪影模板。
  2. 通过模板减法去除心冲击伪影。为此，请单击 "CB校正" 按钮在 "特殊信号处理" 菜单，并在分析软件的图形用户界面中选择适当的参数。
    注意：此处所需的参数包括最小和最大心率、伪迹模板、ECG 通道、模板相关性以及用于校正的通道。
  3. 应用滤波。在分析图形用户界面（GUI）顶部，点击 IIR 滤波按钮，位于 "数据过滤"例如，在0.05 Hz处应用高通滤波，在40 Hz处应用低通滤波，并在电源线频率（60 Hz）处应用陷波滤波，滚降斜率为48 dB/Hz。
    注意：在使用截止频率为 40 Hz 的低通滤波器后，60 Hz 陷波滤波器并非绝对必要，但仍被采用以防范因滤波器边缘滚降而可能残留的电源线频率干扰。
  4. 在分析图形用户界面中执行眼动伪迹校正：选择 "转化" >> "伪迹剔除/抑制" >> "眼屈光矫正 ICA".
  5. 根据事件时间标记，将 EEG 数据按照指定的刺激前和刺激后时间分割为若干片段。为此，请选择， "转化" >> "片段分析功能" >> "分割"，然后选择感兴趣的标记物和时间段。
    ​注意：应根据研究范式及感兴趣的预期脑活动来选择分割长度。
  6. 执行手动或半自动伪迹剔除：选择 "转化" >> "伪迹剔除/减弱" >> "伪迹剔除"当系统提示时，在图形用户界面（GUI）的三个标签页中定义伪影的判别标准，并按照 GUI 上的指示继续操作。
    1. 在“检查方法”选项卡中，选择选择 "自动地", "半自动地"，或 "手动选择伪影" （建议使用半自动模式）。然后选择 "标记" 或 "去除伪影"，并指明校正是否针对单个通道。
    2. 在“通道选择”选项卡中，选择将用于校正伪影的通道。
    3. 在“条件”选项卡中，选择识别工件的依据。根据实验需求进行相应选择。点击 "好的" 在选定标准后，将根据所选条件识别和/或剔除伪影。
  7. 进行基线校正和试验平均（如适用）。
    1. 进行基线校正：选择 "转化" >> "片段分析功能" >> "基线校正". 要对分割后的数据进行平均：选择 "转化" >> "片段分析功能" >> "平均值".

5. 时空fMRI约束——EG源成像

  1. 定义窗口大小和窗口重叠大小（默认设置为 40 ms 的窗口大小，重叠 50%（20 ms））。
  2. 选择特定于受试者的 ROI 集（在步骤 3 中获得）作为空间先验集。对于每个 EEG 段，算法将估计一组空间先验子集的权重，以最大化模型证据，并据此计算源协方差矩阵。
  3. 利用所得的源协方差矩阵，对正在分析的 EEG 段进行源定位，得到源电流密度结果。
  4. 对所有 EEG 段执行步骤 5.2 和 5.3，并在必要时通过平均重叠部分，将所有时间段的电流密度结果汇总为一条完整的电流密度时间进程。
    ​注意：此步骤将生成在步骤 2.3 中定义的每个源点上的皮层活动电流密度时间进程（该数量通常达数千个）（图 8）。
  5. 提取每个 ROI 内具有代表性的电流密度时间进程。
    1. 选择将 ROI 内多个源点的时间进程汇总为单一信号时间进程的首选方法：平均值、第一特征变差量（eigenvariate）、等。
  6. 对所有受试者重复步骤 5.1 至 5.5。

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结果

脑电图源定位的基础层面涉及正向问题和逆向问题的求解。图5C展示了构建和求解正向问题所需的各个组成部分。利用受试者特异性的T1图像，对脑、颅骨和皮肤三层结构进行分割并生成网格，这些层作为输入用于构建边界元模型（BEM）。类似地，从结构MRI中分割出受试者的灰质层，并用于构建源空间。脑电传感器的位置通过一系列刚性几何变换共配准到头部模型上。构建完成后，该正向模型可表示源自源空间任意位置的电活动如何在头皮上各脑电传感器位置产生相应的电位测量值。

fMRI 能够以优异的空间分辨率和准确性提供大脑功能活动的三维图像。传统的 fMRI 分析采用广义线性模型（GLM）方法，以识别由特定任务显著激活的大脑体素。该分析的典型结果是一幅 fMRI 激活图：即一幅突出显示激活体素的单一脑图，可投影至灰质表面，如图6

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讨论

我们在此展示了使用时空fMRI约束源分析方法进行EEG/fMRI整合分析所需的必要步骤。EEG和fMRI已成为无创脑活动成像的基本方法，尽管它们在各自的空间和时间分辨率方面面临局限。虽然已有方法致力于充分利用两种技术的优势，但目前的fMRI约束EEG源定位方法通常依赖于简单的fMRI约束条件，这些条件可能受到偏倚和串扰的影响，从而限制空间定位的准确性例如如果真实活动发生在MRI图谱之外，静态约束将导致真实源信号被削弱，而在邻近的MRI激活区域则会出现虚假峰值。同样，若在MRI激活区域内存在由误差或噪声引起的活动，则会被错误地增强，如同其为真实活动。时空fMRI约束方法试图通过在双层分层贝叶斯模型中使用可变的fMRI约束来改进这一问题。电流源活动通过脑电图（EEG）数据以滑动时间窗的方式进行估计。首先将fMRI激活图划分为多个子图，每个子图作为皮层源可能的空间先验。从中选择性地使用一部分空间先验作为约束条件来求解EEG逆问题。因此，EEG与fMRI数据以空间和时间特异的方式实现整合。该方法有效地将传统的fMRI激活图替换为一组可依据EEG数据证据进行灵活应用的兴趣区域，从而形成一种数据驱动的方法，减少偏差与误差。

...

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披露

作者无任何利益冲突需要披露。

致谢

本工作部分由美国国立卫生研究院（NIH）DK082644 项目和休斯顿大学资助。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
BrainAmp MR PlusBrain Products用于脑电图记录的放大器，适用于磁共振环境
BrainAmp ExG MR Brain Products用于辅助传感器（肌电图）的放大器，适用于磁共振环境
BrainAmp Power PackBrain Products为磁共振环境中的放大器供电
带状电缆Brain Products连接电源包与放大器
SyncBoxBrain Products同步磁共振扫描仪时钟与脑电放大器时钟
BrainCap MRBrain Products被动电极64通道脑电帽，适用于磁共振环境
BrainVision RecorderBrain Products脑电数据记录软件（步骤1.2–1.4.2）
BrainVision Analyzer 2.0Brain Products脑电分析软件（步骤4.1–4.6）
USB 2 适配器（又称BUA）Brain Products放大器与数据采集计算机之间的接口
光纤电缆Brain Products连接磁共振扫描仪内的脑电帽与记录计算机
SyncBox 扫描仪接口Brain Products同步磁共振扫描仪时钟与脑电放大器时钟
触发电缆Brain Products用于将扫描仪/实验范式触发信号发送至记录计算机
ABRALYT HiCl 脑电电极凝胶EasyCap适用于磁共振环境中被动电极的研磨型脑电凝胶
Ingenia 3.0T 磁共振系统Philips3.0 T 磁共振成像系统
Patriot 数字化仪Polhemus用于脑电通道位置数字化 
MATLAB r2014aMathWorksDBTN算法的编程平台（步骤3.3–3.4 和 5.1–5.7）
面部表情图片集Paul Eckman Group一系列具有情绪效价的面部图像，用作刺激材料
E-Prime 2.0Psychology Software Tools, Inc刺激呈现软件（步骤1.4.3）
双极皮肤肌电电极Brain Products用于检测肌肉活动
POLGUI用于数字化的MATLAB软件
Freesurfer用于步骤2.1–2.4以及步骤3.1–3.2的软件
MNE用于步骤2.5的软件

参考文献

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