静息态功能磁共振成像小知识（二）

在之前的文章中，我们介绍了静息态功能磁共振成像的基本原理，静息态功能磁共振成像小知识（一）。

今天我们来进一步了解，在采集静息态功能磁共振影像的时候有哪些需要注意的问题。

01

实验设计

静息态功能磁共振扫描是指被试在清醒状态下躺在磁共振扫描仪中，全身放松，不做任何任务或系统的思考进行扫描。

我们在采集脑功能影像时，有时候还会设计一些任务相关的扫描，这时候，怎样安排实验顺序才较为合理呢？

有研究表明，在静息态功能磁共振扫描之前进行任务相关的实验可能会严重影响人脑的静息态活动，因为被试有可能不断回想之前的实验，从而引起相关脑区活动的增强(Tung et al. 2013, Sami et al. 2014)。例如，Tung等人的研究表明，在进行单手运动任务之后进行静息态功能成像，双侧运动皮层的功能连接比在任务之前扫描得到的功能连接显著增强(Tung et al. 2013)。

因此，如果实验中同时涉及任务态和静息态，应先扫描静息态再扫描任务态，防止被试的大脑状态受之前任务影响。同理，如果实验中有认知任务测查，也最好放在静息态扫描之后进行。

02

扫描参数

下面是一组常见的静息态功能磁共振扫描参数：TR = 2000 ms，TE = 30 ms，FA = 90°，FOV = 192 mm x 192 mm，Matrix Size = 64 x 64，In‐Plane Resolution = 3 mm x 3 mm，Slice Thickness = 3.5 mm，Slices = 33。

其中，有几个参数是非常重要的，例如：

TR (Repetition Time)，脉冲序列重复时间，即两次连续射频脉冲之间的时间间隔，它表示我们能够在多短的时间内获取一幅全脑活动的图像。所以，TR越小，采样率（1/TR）越高，则时间分辨率越高。一方面，高时间采样率采集能够较完整捕捉到一些高频生理信号（如呼吸、心跳），并通过滤波去降低它们对脑活动信号的影响 (Tong and Frederick 2014)；另一方面，快速采样也能观察到以往低速磁共振扫描研究中无法捕获的高频脑活动(Liao et al. 2013)。

另外的一组参数与影像的空间分辨率有关，这包括FOV（Field of View），视野，即成像时的可见范围；Matrix Size，扫描矩阵，即磁共振图像横截面上行和列的数目；In‐Plane Resolution，图像横截面的分辨率，即为FOV/Matrix Size；Slice Thickness为扫描时每层的皮层厚度；Slices为层数；体素大小则为In‐Plane Resolution x Slice Thickness。体素越小代表空间分辨率越高，因此空间分辨率取决于视野、扫描矩阵和层厚。如图1所示：

图1：空间分辨率相关参数示意图

实际上，如何在保证信噪比的同时，提高影像时间分辨率和空间分辨率是脑成像领域最核心的问题。

值得一提的是，最近发展的快速磁共振成像序列如多频带平面回波成像(Multiband EPI, MB-EPI)(Moeller et al. 2010, Xu et al. 2012)采用多层同时扫描技术实现了对功能磁共振全脑影像的快速采集。

HCP（人脑连接组计划）利用该技术采集的功能影像数据，可以达到 2 mm x 2 mm x 2 mm的空间分辨率和720 ms的时间分辨率（如图2所示），可进行到更为精准的脑活动信息定位，并能检测传统fMRI无法观测到的脑内高频活动。

图2：左图为HCP功能影像数据（空间分辨率2 mm x 2 mm x 2 mm，时间分辨率 720 ms）；右图为普通功能影像数据（空间分辨率3 mm x 3 mm x 3 mm，时间分辨率为 2000 ms）

03

采集时间

一系列研究表明，静息态功能磁共振的采集时长达到5分钟后，后续的影像分析才能具有更高的稳定性(Van Dijk et al. 2010, Whitlow et al. 2011, Liao et al. 2013)（如图3所示）。同时，较长时间的扫描也才能完整捕获极低频的周期信号。

因此，静息态功能磁共振的采集时间通常为6-8分钟，这样在TR=2s的情况下，会有180（6 min / 2 s）~ 240（8 min / 2 s）个时间点。在预处理时为了减少扫描开始磁场不均匀和被试不适应扫描环境带来的不良影响，去除5~10个时间点之后，仍然可以留下5分钟以上的影像数据。

图3：静息态功能磁共振的采集时长达到5分钟后，体素加权度的ICC（intraclass correlation coefficient）值趋于稳定(Liao et al. 2013)

04

睁眼或闭眼

最后一个需要特别注意的环节，是被试在扫描时的睁眼闭眼状态，一般有三种：睁眼，睁眼注视目标，闭眼。

现有的一些研究表明，这三种状态对静息态下大脑的功能连接模式和信号振幅有不同的影响。例如，Feige等人发现睁眼状态下被试大脑的视觉区域的BOLD信号显著高于闭眼状态(Feige 2005)；Yan等人的研究表明，虽然默认网络在不同睁闭眼状态下有相似的功能连接空间模式，但闭眼状态下连接强度低于睁眼盯注视点状态(Yan et al. 2009)（如图4所示）；Van Dijk等人的研究也表明相比于盯注视点和睁眼状态，闭眼状态下默认网络和注意网络内的功能连接较低(Van Dijk et al. 2010)；此外，还有一些研究表明闭眼状态比睁眼和盯注视点状态有更高的低频波动振幅和BOLD信号强度(McAvoy et al. 2008, Yan et al. 2009)。这三种静息状态分别有各自的优点和缺点，比如睁眼和盯注视点时，被试可以一直保持清醒状态，但可能引起被试的视觉系统和注意系统的过度活动；而闭眼状态被试虽然可以保持静息状态，但容易睡着。

总之，在进行静息态功能磁共振扫描时，被试睁眼闭眼的状态并没有统一的金标准，但一定要确保在同一批数据采集中统一被试的状态，无论哪种情况，扫描结束后一定要询问被试是否睡着。

图4：不同静息状态（EC:闭眼，EO:睁眼，EO.F:睁眼注视目标）下默认网络内功能连接空间模式的差异：闭眼状态下功能连接强度低于睁眼和盯注视点状态(Yan et al. 2009)

了解了这些静息态功能磁共振成像小知识，小编希望大家都能采到质量棒棒的数据哦！

【参考文献】

FEIGE B. 2005. Cortical and Subcortical Correlates of Electroencephalographic Alpha Rhythm Modulation. Journal of Neurophysiology 93: 2864-2872.

LIAO XH, XIA MR, XU T, DAI ZJ, CAO XY, NIU HJ, ZUO XN, ZANG YF AND HE Y. 2013. Functional brain hubs and their test-retest reliability: a multiband resting-state functional MRI study. Neuroimage 83: 969-982.

MCAVOY M, LARSON-PRIOR L, NOLAN TS, VAISHNAVI SN, RAICHLE ME AND D'AVOSSA G. 2008. Resting States Affect Spontaneous BOLD Oscillations in Sensory and Paralimbic Cortex. Journal of Neurophysiology 100: 922-931.

MOELLER S, YACOUB E, OLMAN CA, AUERBACH E, STRUPP J, HAREL N AND UGURBIL K. 2010. Multiband multislice GE-EPI at 7 tesla, with 16-fold acceleration using partial parallel imaging with application to high spatial and temporal whole-brain fMRI. Magn Reson Med 63: 1144-1153.

SAMI S, ROBERTSON EM AND MIALL RC. 2014. The time course of task-specific memory consolidation effects in resting state networks. J Neurosci 34: 3982-3992.

TONG Y AND FREDERICK B. 2014. Tracking cerebral blood flow in BOLD fMRI using recursively generated regressors. Hum Brain Mapp 35: 5471-5485.

TUNG KC, UH J, MAO D, XU F, XIAO G AND LU H. 2013. Alterations in resting functional connectivity due to recent motor task. Neuroimage 78: 316-324.

VAN DIJK KR, HEDDEN T, VENKATARAMAN A, EVANS KC, LAZAR SW AND BUCKNER RL. 2010. Intrinsic functional connectivity as a tool for human connectomics: theory, properties, and optimization. J Neurophysiol 103: 297-321.

WHITLOW CT, CASANOVA R AND MALDJIAN JA. 2011. Effect of resting-state functional MR imaging duration on stability of graph theory metrics of brain network connectivity. Radiology 259: 516-524.

YAN C, LIU D, HE Y, ZOU Q, ZHU C, ZUO X, LONG X AND ZANG Y. 2009. Spontaneous brain activity in the default mode network is sensitive to different resting-state conditions with limited cognitive load. PLoS One 4: e5743.