Name: 动态主体间功能连接揭示了由连续或通信范式驱动的时刻到瞬间脑网络配置 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-03-21T13:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 36 s
Description: 了解动态主体间功能连接分析方法，利用功能磁共振成像追踪脑网络同步变化。该技术可比较健康人群与自闭症、精神分裂症患者的神经连接差异，为神经科学研究提供新工具。

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本工作部分得到了以下机构的支持：瑞士国家科学基金会（资助号 205321_163376，授予 DVDV）、贝尔塔雷利基金会（授予 TB 和 DVDV）、生物医学成像中心（CIBM）以及国家科研署（tempofront 项目资助号 04701，授予 ALG）。&#160;作者谨此感谢 Roberto Martuzzi 和 Giulia Preti 在本工作的视频内容制作中所做出的贡献，他们分别担任了磁共振成像操作员和受试志愿者。

作者无任何利益冲突需要披露。

在一组健康受试者的数据集中，我们展示了功能连接（FC）的同步跨被试增强与减弱（即ISFC瞬态）如何在时间上与局部化的电影提示相匹配，从而提供超越静态描述的信息。尽管使用跨被试相关性度量可使分析聚焦于刺激驱动的功能重组，但也必须意识到这种方法将研究结果局限于研究人群中共同存在的效应：因此，与前额叶加工相比，低级感觉加工的作用可能被过度代表40。为克服这一局限，目前正发展一些新方法，这些方法还能够提取在不同被试间变异最显著的脑区41。
所提出方法的另一个局限性源于滑动窗口的设计，与逐帧分析方法相比，ISFC瞬态时间过程的时间分辨率有所降低15。正如我们所展示的，需要在窗口长度足够短以充分解析动态ISFC重组，以及窗口尺寸足够大以获得稳健估计值之间进行权衡。在我们的框架中，有两个关键步骤可确保提取的ISFC瞬态真实反映连接性发生的实际变化：第一，使用窗口长度的倒数对区域时间序列进行高通滤波32；第二，利用静息态ISFC数据生成相关的零分布，并且其采集参数与刺激相关数据完全相同。当然，后者也要求更长的总体采集时间，以便在刺激相关扫描之外额外获取静息态数据。作为一种避免额外静息态记录的替代方法，我们还提供了直接从刺激相关时间序列生成相位随机化数据的可能性，该方法在动态功能连接分析中常被采用23,24。对部分扫描会话的进一步评估表明，尽管静息态零分布方法更为保守，因而更不易产生假阳性结果，但两种方案在ISFC偏离事件检测的整体模式上是相似的（见补充图5）。
<img alt="静息态与相位随机化零模型图；脉冲共现率与连接数，分析。" src="/files/ftp_upload/59083/59083sfig5.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="Supplementary Figure 5"> 
补充图5：在不同零模型数据生成方法下ISFC偏移的检测。针对静息态（左列，蓝色图）或相位随机化（右列，红色图）的零模型数据生成方法，从各连接中提取的ISFC偏移百分比。底部图为源自前三个脑区的连接的放大视图。误差表示受试者间的标准差。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59083/59083sfig5large.jpg" target="_blank">请点击此处查看该图的放大版本。</a>
静息态数据采集的时长实际上与分析中的一个关键参数——α值相关。如上所述，若选择过于宽松的阈值，将导致检测到的ISFC瞬态信号中出现大量假阳性结果。可用的静息态数据量越大，可实现的假阳性率就越严格，因为阈值的设定可以依据零分布中更为极端的数值。作为参考，在本研究中采用n = 299个图谱区域，并拥有共计5,762个静息态数据点的情况下，我们所能达到的最佳α值接近0.01%（数学细节见步骤5.2.6）。
与任何fMRI分析相关的另一个关键点在于，需严格去除分析数据中可能存在的与运动相关的伪影30,42。特别是，如果希望将本研究所介绍的流程应用于在扫描过程中表现出明显运动的疾病人群，我们建议除了在统计分析中将运动变量作为协变量纳入之外，还应增加额外的预处理步骤，例如小波去噪43或ICA-AROMA44。组间比较（例如，比较健康组与疾病组之间的ISFC瞬态变化）可通过对两组目标人群并行实施所述方法来直接完成（参见Bolton等人25关于自闭症谱系障碍诊断人群的研究实例）。然而，组间差异可能出现在两种不同的情形下：（1）某一组中缺乏ISFC变化，或（2）该组中变化的演化模式更具异质性。为了区分这两种因素，应对疾病组再次运行该流程，在自助抽样（bootstrapping）步骤中使用健康受试者组作为参考组。前一种情况仍将表现为无响应，而后一种情况则不会。
除了我们在此描述的内容之外，所介绍的方法还开辟了颇具前景的未来研究方向：从分析角度来看，ISFC瞬态图可被视为脑网络图，从中可提取量化脑功能连接的指标45，或可通过聚类方法提取动态ISFC状态，并对其空间和时间特征进行评估17,46此外，还可以考虑使用比皮尔逊相关系数更复杂的连接性测量工具，以揭示功能连接（FC）更细微的方面47,48.
从实验角度来看，将本研究流程应用于更广泛的范式中具有广阔的前景：例如，除了本文所研究的电影之外，还可以考虑使用一段音乐49或一个叙事性故事13,50作为时间锁定的刺激材料。此外，还可以通过超扫描技术51，探索自然状态下的社会交流过程52,53。

功能磁共振成像（fMRI）已成为一种首选工具，用于无创监测由外部刺激引起的脑活动变化。更具体而言，人们日益关注对不同脑区激活时间序列之间统计依赖性的理解，这种依赖性被称为功能连接性（FC）1，通常以皮尔逊相关系数进行计算。大量研究已表明，全脑范围内的功能相互作用会随着所执行任务的不同而发生动态重组2,3,4。
为了超越这一初步表征，已有两个分析方向被分别推进：一方面，研究发现，在特定脑区中由时间锁定的刺激所引发的反应，在不同受试者之间表现出强烈的关联性5。对这种被试间相关性（ISC）进行量化，显示出在深化认知6,7,8,9和脑部疾病10,11理解方面的潜力。此外，这种跨被试的相关性分析方法还被进一步扩展至对跨脑区同步性的评估12，即后来被称为被试间功能相关性（ISFC）的方法13。
另一方面，功能连接（FC）重构的动态特性开始受到越来越多的关注（参见Hutchison&#160;等14、Preti、Bolton和Van De Ville15、Gonzales-Castillo和Bandettini16关于静息态和任务态下此问题的最新综述）。特别是，通过在逐渐移动的时间子窗口上进行连续的相关性测量，可以追踪全脑功能连接随时间的变化17,18，从而在行为任务背景下提供更深入的见解19,20。
本文提出了一种将上述两种方法相结合的方法学框架。具体而言，我们采用滑动窗口的方式计算ISFC，以追踪受试者在经历时间锁定的自然范式时，跨脑区同步性的动态演变过程。由于该方法具有跨被试的特性，分析主要聚焦于刺激驱动的效应，而被试间不相关的自发性fMRI变化则被显著抑制。这一点至关重要，因为静息态与任务诱发的脑活动模式正逐渐被认识到具有截然不同的特性21,22。
至于该方法的动态组分，它能够对任务刺激进行更全面且准确的表征，尤其是在探究一种自然范式时，该范式中多种线索（听觉、视觉、社会性等）随时间组合呈现。此外，由于对显著动态波动的合理统计评估一直存在激烈争论23,24，我们的方法通过将显著的ISFC变化与适当的零假设数据进行比较，特别关注并妥善处理了分析中的这一方面。
我们以一组健康受试者为研究对象，这些受试者接受了视听电影刺激，我们展示了可以从局部电影子区间中准确提取出时间与空间上的ISFC变化特征。在此过程中，我们还描述了用户需选择的主要分析参数的影响。本研究所呈现的结果基于先前已发表数据的一部分25,26。

<table><tbody><tr><td>Freesurfer 版本 6.0</td><td>计算神经影像学实验室，马萨诸塞州波士顿马丁诺斯生物医学影像中心，美国</td><td>https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/DownloadAndInstall</td><td>一个与 MATLAB 兼容的工具箱，可用于对功能磁共振成像数据执行各种处理、可视化和分析步骤</td></tr><tr><td>MATLAB_R2017a</td><td>MathWorks</td><td>https://ch.mathworks.com/downloads/</td><td>可运行的 MATLAB 计算软件版本（应使用 2014a 或更新版本）</td></tr><tr><td>统计参数映射版本 12.0（SPM12）</td><td>惠康信托神经影像中心，伦敦大学学院，英国伦敦</td><td>https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/</td><td>一个与 MATLAB 兼容的工具箱，可用于对功能磁共振成像数据进行统计分析</td></tr><tr><td>Tim-Trio 3 T MRI 扫描仪</td><td>西门子</td><td>https://www.healthcare.siemens.ch/magnetic-resonance-imaging/for-installed-base-business-only-do-not-publish/magnetom-trio-tim</td><td>用于记录受试者脑功能活动的磁共振成像扫描仪（场强为 3 T）</td></tr></tbody></table>

动态被试间功能连接揭示由连续任务或交流范式驱动的脑网络瞬时配置

Dynamic Inter-subject Functional Connectivity Reveals Moment-to-Moment Brain Network Configurations Driven by Continuous or Communication Paradigms

基于任务的功能性磁共振成像在理解大脑对各种刺激的反应方面具有巨大潜力；然而，这种研究通常忽略了功能处理的动态特性，其分析结果往往混杂了任务驱动效应与大脑活动固有的自发波动。本文介绍了一种可突破上述局限性的新方法学流程：采用滑动窗分析方案，能够追踪功能连接随时间的变化，结合被试间的相关性测量，该方法可分离出纯粹与刺激相关的效应。得益于严格的阈值化处理过程，可以提取并分析被试间功能相关性的显著变化。
在一组接受自然主义视听刺激的健康受试者上，我们通过将揭示出的功能重组与电影中的特定线索相关联，展示了该方法的实用性。我们展示了如何通过本方法捕捉脑活动的时间动态特征（即特定连接的演变过程），或聚焦于关键时间点上的空间活动模式。我们提供了一个完全公开可用的完整分析流程，并逐步说明了其使用方法及关键参数的影响。

本研究纳入了15名正常发育（TD）的受试者，均已获得书面知情同意。所有受试者均为右利手男性（年龄为23.42 ± 7.8岁）。所采用的实验范式是一部面向青少年的、关于日光暴露危害的视听科学纪录片。该纪录片包含丰富的视觉、听觉和社会性刺激，可通过以下网址观看：https://miplab.epfl.ch/index.php/miplife/research/supplement-asd-study。
每位受试者采集了两个会话数据（RUN1 和 RUN2），其中播放评估影片的时间为 5 至 353 秒（持续 5.8 分钟）。随后还采集了一段静息态数据，时间为 386 至 678 秒（持续 4.9 分钟）。此外，每位受试者（除一名因幽闭恐惧症未完成者外）还单独采集了一次仅包含静息态的会话（RUN3），持续 310 秒（5.2 分钟）。示例电影场景及数据采集时间点总结于图 1A。需要特别指出的是，该采集方案并非最优，因为电影刺激后立即进行的静息态记录可能部分受到残留效应的影响27；本研究利用这些数据以获得足够数量的样本用于统计阈值分析，但应尽可能避免此类设计。
我们排除了在0.5 mm阈值下超过10%帧被剔除的所有扫描会话，并采用Craddock 等人34（双层时间相关算法）的脑区分割方法，生成了共计299个不同脑区的时间序列。
ISFC 分别在以下三部分数据上进行计算：(1) RUN1 和 RUN2 中观看电影的子阶段，(2) RUN1 和 RUN2 中静息态的子阶段，以及 (3) 静息态 RUN3 的记录数据。主要结果采用时间窗长度 W = 10 TR，并与较短的 W = 5 TR 进行比较。步长始终设为 1 TR。重采样（Bootstrap）分析共进行 250 次迭代，每次参考组中包含 6 个扫描会话片段。
图1B 显示了在 W = 10 TR 和 W = 5 TR 条件下生成的ISFC时间过程，涉及三个不同且具代表性的功能连接：连接1包含左侧下顶叶区域（与运动物体预期相关，MNI坐标：41,9,32）35 和右侧额叶盖部区域（与反应抑制相关，-34,-52,45）36。后一脑区还分别参与了连接2和连接3，其中连接2涉及与感觉协调相关的脑区（54,6,34）37，连接3涉及与词语意义加工相关的脑区（6,62,9）38。
不同时间窗长度的比较显示，在 W = 5 TR 条件下，无论是观看电影还是静息态记录，被试间的时间方差整体上均大于 W = 10 TR 条件，这是滑动时间窗分析中已知的现象39。对于连接1，无论时间窗长度如何，观看电影记录中的一个局部时间段（约55秒处）在被试间表现出强烈且同步的ISFC升高，其值远超静息态情况下的数值范围。因此，我们期望通过阈值化方法将该时间段识别为一个显著的ISFC瞬态事件。
对于连接2，我们观察到类似的时间动态，但对于W = 5 TR的情况，由于滑动窗口方法相关噪声较大，其变化趋势相较于静息态时间过程更难以分辨。至于连接3，它反映了一种对影片刺激无明显响应的情况，因此观影状态与静息态时间过程的波动相似。在本分析阶段的预期结果是：部分连接表现出明显的刺激诱发重构，而另一些连接则无响应，两者混合共存。
<img alt="电影观看与静息态的时间线与图示，显示随时间变化的sFC分析结果。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59083/59083fig1.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="图1"> 
图1：数据采集时间安排及ISFC时间序列示例。（A）受试者观看的电影包含多种社交情境（示例图像1和4）、配有彩色图解的科学解释内容（示例图像2和5）以及自然景观场景（示例图像3）。每位受试者采集了三个扫描会话：其中两个会话（RUN1 和 RUN2）包含电影刺激阶段（从5至353秒，以绿色高亮）和随后的静息态阶段（从386至678秒，以黄色显示）；另一个会话（RUN3）仅包含静息态记录（持续310秒，以橙色显示）。（B）在三个代表性功能连接（C1、C2和C3，分别对应深绿/红色、浅绿/橙色及青绿/黄色曲线）上，电影观看期间（冷色调）和静息态期间（暖色调）ISFC随时间的变化情况。当时间窗W = 10 TR时（左图），电影观看期间ISFC的变化比W = 5 TR时（右图）更为显著。每条曲线代表一个会话中的ISFC时间序列。该图部分改编自Bolton 等人25。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59083/59083fig1large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的放大版本。</a>
图2A展示了对ISFC时间序列进行统计阈值处理后的结果，涉及与上述相同的三个连接。时间序列值为1表示所有受试者在同一时间点均出现相同的ISFC升高；值为0表示没有任何受试者出现显著的ISFC变化；值为-1表示所有受试者同步出现ISFC降低。与之前相同，我们对比了W = 5 TR与W = 10 TR的情况，同时突出了两种α值情形：α = 0.01%和α = 5%。
与上述观察结果一致，较短的时间窗长度会减少所提取的显著ISFC变化的数量。对于连接1，W = 5 TR和W = 10 TR均识别出同一特定时刻（t = 55 s）出现强烈的ISFC增强。考虑到约5 s的血流动力学延迟，这一时刻对应于电影中彩色线条向一个玩偶延伸并突然在其前方停止的片段（46–49 s），这与所涉脑区在运动物体预期和反应抑制中的作用相符35,36。
当将α从0.01%增加到5%时，可以观察到检测到的ISFC瞬态特异性显著降低，可能包含大量假阳性结果，并且预期表现出更少的时间同步性。
从另一个角度分析数据，图2B展示了在 t = 55 s 时显著的ISFC变化的全脑空间图谱。可以看出，对电影场景的响应远远超出了此处描述的示例连接范围。
<img alt="脑网络分析；脑电数据可视化；连接图；实验流程" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59083/59083fig2.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="图2"> 
图2：ISFC模式的时间与空间快照 (A) 三组代表性连接（C1、C2 和 C3，分别对应深绿色、浅绿色和青绿色迹线）在受试者间的 ISFC 瞬态时间进程。引发 ISFC 变化的电影场景以浅灰色高亮，并通过示例图像展示。当 W = 10 TR 时（左图列），ISFC 变化的检测强度高于 W = 5 TR 时（右图列）。当 α = 0.01% 时（上图行），对局部化电影线索的特异性高于 α = 5% 时（下图行）。每条迹线反映一次实验会话的 ISFC 瞬态时间进程，双尾 95% 置信区间作为误差度量显示。B当 W = 10 TR 且 α = 0.01% 时，在 t = 55 s 时（即 C1 的 ISFC 瞬态峰值时刻）呈现出清晰且局限的空间模式的 ISFC 瞬态；而当 W = 5 TR 且 α = 5% 时，此时发生显著 ISFC 变化的连接数量则多得多。需注意，我们假设所述时间关系中存在约 5 s 的血流动力学延迟（即, 此处的55秒值对应于50秒时的视频刺激）。该图部分修改自 Bolton 等人。25. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59083/59083fig2large.jpg" target="_blank">请点击此处以查看此图的放大版本。</a>

该研究方法的目的是确定在呈现时间锁定刺激的功能磁共振成像记录过程中，功能连接在何时（时间维度）以及在哪些脑区之间（空间维度）发生显著的重组变化。

基于任务的功能性磁共振成像在理解大脑对各类刺激的反应方面具有巨大潜力；然而，这一……

得益于我们的方法，可以确定并可视化不同受试者之间功能脑活动同步的时间点。本方法的主要优势在于能够以符合统计学原则的方式动态追踪受试者间功能脑响应的变化。我们的分析流程能够评估不同受试者功能信号之间的同步性。然后可以在不同人群之间进行比较，例如健康对照组与患有自闭症和精神分裂症等疾病和障碍的人群。我们的方法可惠及任何旨在动态追踪不同时间序列集合之间同步性的研究。该方法也可应用于其他成像方式，例如脑电图。该方法的可视化演示将帮助新用户理解该方法的各个处理步骤以及图形用户界面的功能。成像操作演示将由本研究中心首席磁共振成像（MRI）操作员Roberto Martuzzi进行。对于纳入分析的每位志愿者，需至少进行一次功能磁共振成像（fMRI）扫描，使受试志愿者接受特定时间记录范式的刺激；同时进行一次静息态功能成像扫描，期间志愿者闭眼静卧于扫描仪内，并被明确指示不得入睡。然后获取结构 MRI 图像数据。在 MATLAB 终端中输入 JOVE_GUI1，以打开第一个预处理图形用户界面窗口。接着点击“输入 fMRI 数据”，选择相应的真实空间对齐的功能图像数据，并在专用的可编辑文本窗口中输入数据的重复时间（单位为秒）。单击“输入 T1 数据”并选择三个相应的概率性组织类型体积。单击“输入运动文件”并选择包含目标扫描会话运动参数的文本文件。然后选择是否对数据进行去趋势化处理，以及应去除哪些协变量的回归影响。为预处理数据，请点击“预处理”按钮，并等待窗口中显示结果。通过修改选项并重新点击“预处理”按钮，可对数据进行不同方式的重新预处理。接下来，在 MATLAB 终端中输入 JOVE_GUI2 以打开第二个预处理图形用户界面窗口，然后点击“选择数据”以选定预处理后的数据文件。单击“选择图谱”并选择代表用于分割的神经影像信息学技术倡议（Neuroimaging Informatics Technology Initiative）或 NIFTI 文件格式的图谱文件。单击“选择逆向变换场”并选择代表从蒙特利尔神经学研究所空间到原始空间的形变场的 NIFTI 文件。然后单击“选择 fMRI 体积”并选择任意一个 fMRI 数据体积。在“擦除类型”列表中，选择在标记帧前后需要擦除的帧数，以输入与擦除相关的参数。在“擦除阈值”文本框中，输入以毫米为单位的逐帧位移阈值，当fMRI体积的位移超过该阈值时即应进行擦除。然后输入用于计算被试间功能相关性（ISFC）的滑动窗口W的大小（单位为重复时间），并点击“绘图”按钮，以显示擦除和滤波步骤前后的时间进程示例图谱。对于滑动窗口ISFC计算，在MATLAB终端中输入JOVE_GUI3以打开第一个与ISFC相关的图形用户界面窗口，然后点击“加载数据”以选择所有适当的数据文件。选择是否对所选的会话片段进行相位随机化，并输入用于计算连接性测量的窗口大小（以重复时间为单位），以及用于连续窗口移动的步长大小（以重复时间为单位）。修改会话类型表格，使用从1开始递增的整数，标记加载的会话片段中属于相同实验条件的片段类型。在相应的可编辑文本窗口中，输入用于执行 ISFC 计算的自举折叠次数，以及每次 ISFC 计算折叠中应构成参考组的受试者数量。在时间参数部分，输入应分析的时间序列的具体时间段，然后点击“绘图”以执行 ISFC 计算。随着自举折叠次数的逐步完成，结果显示将随之逐步更新。要打开第二个与ISFC相关的图形用户界面窗口，请在MATLAB终端中输入JOVE_GUI4。要选择与刺激相关的ISFC输出文件，请点击“加载ISFC数据”并选择相应的刺激相关ISFC输出文件。要选择零假设ISFC输出文件，请点击“加载零假设数据”，然后根据所使用的零假设数据生成方案，选择静息态ISFC文件或相位随机化的刺激相关ISFC输出文件。然后点击“加载码本”并选择码本文件。在相应的可编辑文本窗口中，输入用于对ISFC时间过程进行阈值化以突出显著变化的α值（以百分比表示）。为了构建零分布，点击“绘图”以启动ISFC阈值化过程，在该过程中将汇总给定连接的所有可用的零假设ISFC测量值，随后根据所选的α值对与刺激相关的ISFC测量值进行阈值化处理。为了在不同时间点可视化ISFC的空间模式，请拖动ISFC游走图下方的滑块。在这些代表性时段中，所评估的电影从第5秒持续到第353秒，随后是从第386秒到第678秒的静息态阶段。此外，每位受试者还单独采集了一次持续310秒的纯静息态会话数据。在三种不同的代表性连接中，分别生成了窗口长度为 W 10 和 W 5 重复时间的 ISFC 时间过程，这些连接涉及一个介导反应抑制的脑区，以及分别参与运动物体预期、感觉协调或词语意义加工的另一个脑区。在 W 5 重复时间条件下噪声更大，并且在观看电影的时间过程中，连接一和连接二出现了时间锁定的 ISFC 变化。此处展示了相同三个连接中表现出具有统计学意义的时间锁定 ISFC 瞬态的受试者比例。瞬态信号在较长的时间窗长度下更为显著，因为更稳健的ISFC测量有助于信号提取；同时，在较高的alpha值下也更为显著，因为此时会检测到更多的假阳性结果。在这些代表性数据中，尤其是一段特定的电影片段与运动物体相关的反应抑制有关，并引发了广泛的ISFC变化。时间窗长度既不应过短，以免影响估计的稳健性，也不应过长，以确保能够捕捉到ISFC的动态变化。应使用足够严格的 alpha 值以限制假阳性。ISFC 测量结果可聚类为全脑 ISFC 状态，用于特定时间特征的分析。显著的 ISFC 瞬态也可表示为反映信息流的图谱。

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