BOLD 信號(hào)中的全身低頻振蕩因組織類(lèi)型而異的相關(guān)探索

01
研究背景

血氧水平依賴 (BOLD) 信號(hào)作為大腦激活的代理測(cè)量，被廣泛用于功能性磁共振成像 (fMRI)。然而，由于這些信號(hào)與血液有關(guān)，它們也受到其他生理過(guò)程的影響——在靜息狀態(tài) fMRI 中尤其如此。以往的研究發(fā)現(xiàn)，靜息狀態(tài)BOLD的幅度與區(qū)域血管密度密切相關(guān)。此實(shí)驗(yàn)研究了 BOLD 信號(hào)的一些時(shí)間波動(dòng)也可能與區(qū)域血管密度有關(guān)，首先確定與血液結(jié)合的全身低頻振蕩 (systemic low-frequency oscillation，sLFO)，然后根據(jù)體素與sLFO 的相關(guān)性評(píng)估所有體素的分布。

02
研究方法
 

2.1、被試

共8名有效被試被招募，平均年齡33歲。
 

2.2、實(shí)驗(yàn)材料

無(wú)任務(wù)態(tài)范式。僅采用了具有注視點(diǎn)的灰色屏幕。
 

2.3、實(shí)驗(yàn)過(guò)程

參與者被要求安靜地躺在MRI掃描儀中，睜著眼睛，觀看一個(gè)灰色屏幕，屏幕中心有一個(gè)注視點(diǎn)。靜息狀態(tài)掃描持續(xù) 6 分鐘。在靜息態(tài)fMRI掃描前、中、后，參與者的NIRS數(shù)據(jù)通過(guò)ISS Imagent被收取。

2.4、數(shù)據(jù)采集和處理

所有 MR 數(shù)據(jù)都是在 Siemens TIM Trio 3T 掃描儀（Siemens Medical Systems, Malvern, PA）上使用 32 通道相控陣頭矩陣線圈采集的。NIRS數(shù)據(jù)使用 ISS Imagent（ISS, Inc., Champaign, IL）在 690 和 830 nm 處以 25 Hz 采集速率連續(xù)記錄。
 

對(duì)于每個(gè)參與者，標(biāo)準(zhǔn)的 fMRI 預(yù)處理步驟，包括大腦提取、運(yùn)動(dòng)校正、切片時(shí)間、校正和平滑（3 毫米）應(yīng)用于原始 BOLD 信號(hào)（使用 FSL 5.0 的 FEAT v6.00）。在 MATLAB中在BOLD 數(shù)據(jù)中去除呼吸和心臟搏動(dòng)的高頻生理信號(hào)。隨后使用FAST (FSL) 分割白質(zhì)、灰質(zhì)和腦脊液 (CSF) 區(qū)域（結(jié)果見(jiàn)圖1）。這些分割區(qū)域、MRA 掃描和每個(gè)參與者自己的靜息狀態(tài) fMRI 體積都注冊(cè)到 MNI152 標(biāo)準(zhǔn)大腦中。每個(gè)受試者的脈管系統(tǒng)（VA）來(lái)自每個(gè)受試者的閾值 MRA 掃描。閾值50是根據(jù)所有受試者的結(jié)果和掃描參數(shù)決定的經(jīng)驗(yàn)值，它為所有受試者呈現(xiàn)明確的 VA 地圖。
 

從每個(gè)參與者的靜息狀態(tài)數(shù)據(jù)中得出兩個(gè)不同的圖 (3D)：(1) 低頻波動(dòng)幅度（ALFF），其中的值表示來(lái)自每個(gè)體素 BOLD 信號(hào)的 LFO 的幅度，以及 (2) sLFO 的最大交叉相關(guān)性 (maxcc)，其中每個(gè)體素的值表示從上矢狀竇 (Superior Sagittal Sinus，SSS) 中的 BOLD 中提取的最佳延遲 sLFO 與每個(gè)體素中的 BOLD 信號(hào)時(shí)程之間的最佳相關(guān)性。

圖1. 分割后所有被試者平均的不同組織類(lèi)型：白質(zhì)、灰質(zhì)、腦脊液、脈管系統(tǒng)。
 

03
實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.1、Maxcc值與不同組織中提速數(shù)量的關(guān)系

圖 2a 顯示了來(lái)自 8 個(gè)被試者的平均堆疊 maxcc 分布圖，其中條形表示 10 個(gè) bin 中每個(gè) bin 中體素的組織分布。條形圖中不同的顏色分別代表在 灰質(zhì)、白質(zhì)、CSF 和 VA 中發(fā)現(xiàn)的這些 10% 體素的比例。具有標(biāo)準(zhǔn)偏差的相同平均分布圖如圖 2b 所示。隨著 maxcc 值的增加，在灰質(zhì)中發(fā)現(xiàn)了更多的體素。在白質(zhì)中觀察到相反的趨勢(shì)。CSF和 VA 與 maxcc 沒(méi)有顯著關(guān)系，除了在最高相關(guān)值（第 10 條）中，與第 9 條中的值相比，這兩個(gè)組織段中的體素顯著更多。眾所周知，腦脊液中不應(yīng)該含有任何血液。然而，CSF 的位置與 GM 和 VA 的位置相鄰。因此， CSF 結(jié)果在很大程度上代表了分割和配準(zhǔn)錯(cuò)誤。

圖2. Maxcc 映射的平均堆疊分布圖a及其對(duì)應(yīng)的正則分布圖b。

3.2、Maxcc和ALFF增加值所對(duì)應(yīng)的有效提速空間分布

圖3為maxcc (a)和ALFF (b)的增加值所對(duì)應(yīng)的有效體素空間分布。可以通過(guò)以下方式看到相似之處：（1）具有最低 maxcc 和 ALFF 值的體素聚集在白質(zhì)中，如圖 3 的第一行所示；(2)隨著maxcc和ALFF值的增加，體素越來(lái)越有可能出現(xiàn)在灰質(zhì)區(qū)域；(3) maxcc 和 ALFF 最高的體素在大血管中，如圖 3 最后一行所示。maxcc 和 ALFF 的空間分布圖之間的可見(jiàn)差異是：(1) maxcc 值最低的體素可以見(jiàn)于下腦（如腦橋），這不適用于 ALFF；(2) maxcc 的空間模式比 ALFF 的空間模式更嘈雜，邊界更清晰；(3) 即使具有最高 maxcc 和 ALFF 的體素在大血管中，具有最高 maxcc 值的體素聚集在大腦的頂部和后部（圖 3A 中的最后一張圖），而具有最高 ALFF 值的體素可以在靠近腦橋的較低大腦區(qū)域中找到（圖 3B 中的最后一張地圖）。

圖3. Maxcc (a)和ALFF (b)的增加值所對(duì)應(yīng)的有效體素空間分布
 

04
結(jié)論

本研究結(jié)果表明，組織類(lèi)型對(duì)靜息狀態(tài)下 BOLD 信號(hào)的 ALFF 有顯著影響。更重要的是，每個(gè)體素中由 sLFO 解釋的 BOLD 信號(hào)部分高度依賴于組織類(lèi)型。由于這些組織類(lèi)型在血管密度上存在顯著差異，每個(gè)體素中由 sLFO 以及 ALFF 值解釋的 BOLD 信號(hào)部分可能與體素的潛在血管密度正相關(guān)。

Tong, Y., Hocke, L.M., Lindsey, K.P., Erdoğan, S.B., Vitaliano, G., Caine, C.E. and Frederick, B.D., 2016. Systemic low-frequency oscillations in BOLD signal vary with tissue type. Frontiers in neuroscience, 10, pp.1-9.

DOI: 10.3389/fnins.2016.00313