高 鵬，李海芳

(太原理工大學(xué) 信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院，山西 晉中 030600)

隨著腦科學(xué)研究的不斷發(fā)展和深入，人類正在逐步揭開大腦的奧秘。腦科學(xué)研究已經(jīng)成為21世紀(jì)最熱點(diǎn)、最前沿的研究領(lǐng)域。近幾十年來，神經(jīng)影像技術(shù)的進(jìn)步推動著腦科學(xué)研究、腦認(rèn)知技術(shù)的不斷更新。其中，由于具有無損無創(chuàng)、安全性高、設(shè)備普及范圍較廣等優(yōu)點(diǎn)[1-3]，功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging，fMRI)、腦電(electroencephalogram，EEG)和腦磁圖(magnetoencephalography，MEG)為代表的神經(jīng)影像技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在科學(xué)研究與公共衛(wèi)生等方面，在神經(jīng)科學(xué)以及精神疾病學(xué)的研究中占據(jù)了重要地位[4]。由于腦科學(xué)研究具有重大的社會和實(shí)際意義，各個國家紛紛計(jì)劃、制定、開展相應(yīng)的腦計(jì)劃。神經(jīng)影像技術(shù)作為腦科學(xué)研究的基礎(chǔ)，受到了研究者的高度關(guān)注。腦影像尖端技術(shù)快速發(fā)展，并與大數(shù)據(jù)、人工智能等其它領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)不斷融合創(chuàng)新、相互滲透，極大地豐富和擴(kuò)展了腦影像技術(shù)的應(yīng)用，促進(jìn)了新研究領(lǐng)域的誕生。

1 腦神經(jīng)影像技術(shù)發(fā)展意義重大

21世紀(jì)是腦科學(xué)的時(shí)代，國際上層出不窮的腦科學(xué)研究結(jié)果也不斷豐富和更新著我們對于大腦的認(rèn)知。腦科學(xué)研究涉及到多學(xué)科的交叉融合，涉及到腦影像學(xué)、成像物理學(xué)、數(shù)學(xué)、化學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算科學(xué)、醫(yī)學(xué)等學(xué)科及其重點(diǎn)領(lǐng)域。世界各國都加大腦科學(xué)投入，推動技術(shù)創(chuàng)新，開展多學(xué)科交叉和多層次的腦科學(xué)研究。美國在2010年和2013年相繼開啟的人腦連接組計(jì)劃(human connectome project，HCP)[5]和“通過創(chuàng)新型神經(jīng)技術(shù)的人腦研究(BRAIN)”計(jì)劃[6]均強(qiáng)調(diào)了通過神經(jīng)影像技術(shù)探索人腦工作原理。同一時(shí)間開展的為期十年的歐盟腦計(jì)劃——“人類腦計(jì)劃(human brain project，HBP)”[7]中將基于神經(jīng)影像的神經(jīng)信息平臺和高性能計(jì)算平臺列入重點(diǎn)計(jì)劃目標(biāo)中。我國于“十三五”期間啟動的中國腦計(jì)劃和2021年發(fā)布的《科技創(chuàng)新2030——“腦科學(xué)與類腦研究”重大項(xiàng)目2021年度項(xiàng)目申報(bào)指南》圍繞腦認(rèn)知原理解析、認(rèn)知障礙相關(guān)重大腦疾病發(fā)病機(jī)理與干預(yù)技術(shù)、類腦計(jì)算與腦機(jī)智能技術(shù)及應(yīng)用、兒童青少年腦智發(fā)育、技術(shù)平臺建設(shè)5個方面開展研究。腦影像技術(shù)作為奠基，其發(fā)展對推動我國腦科學(xué)事業(yè)意義深遠(yuǎn)。

腦影像技術(shù)的快速發(fā)展，可以讓人類更加全面的了解自身。以磁共振(magnetic resonance imaging，MRI)技術(shù)為例，使用高分辨率的結(jié)構(gòu)MRI圖像可以提取全腦體積、灰/白質(zhì)體積、皮層下核團(tuán)體積以及各個腦區(qū)的厚度及表面積；基于靜息態(tài)的fMRI可以對腦區(qū)的自發(fā)活動、腦區(qū)之間的功能連接進(jìn)行探究并挖掘腦功能網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩?；基于認(rèn)知任務(wù)的fMRI可以對不同任務(wù)下引起的腦激活及激活區(qū)之間的連接進(jìn)行檢測；基于擴(kuò)散張量成像可以更加精細(xì)地刻畫腦白質(zhì)的完整性。不同的影像技術(shù)為研究腦認(rèn)知機(jī)制提供了基礎(chǔ)，同時(shí)應(yīng)用于評估精神疾病患者的腦結(jié)構(gòu)及功能異常。

2 神經(jīng)影像技術(shù)研究現(xiàn)狀

伴隨著人類對大腦探索的不斷前進(jìn)和腦影像分析技術(shù)的不斷成熟，越來越多的腦影像數(shù)據(jù)處理、特征提取和分類等方法不斷涌現(xiàn)，為腦科學(xué)研究及臨床應(yīng)用提供了新的依據(jù)。同時(shí)，神經(jīng)影像技術(shù)結(jié)合人工智能和類腦計(jì)算技術(shù)，推動了新興技術(shù)的誕生和進(jìn)步?；诓煌淼哪X結(jié)構(gòu)或功能成像技術(shù)，可以在不同時(shí)空尺度上獲取大腦信息，從而實(shí)現(xiàn)對腦機(jī)制的探索。由于信號采集技術(shù)的不同，多種模態(tài)之間含有的時(shí)頻信息也不盡相同。主要神經(jīng)成像方法的時(shí)間分辨率和空間分辨率如圖1[8]所示。在成像技術(shù)方面，精準(zhǔn)且快速的成像技術(shù)的出現(xiàn)起著至關(guān)重要的作用?，F(xiàn)有的神經(jīng)影像技術(shù)可分為兩類：多模態(tài)磁共振成像與腦電磁成像。

圖1 用于研究大腦連通性的主要神經(jīng)成像方法 的空間和時(shí)間分辨率Fig.1 Spatial and temporal resolution of the main neuroimaging methods used to study brain connectivity

2.1 多模態(tài)磁共振成像

第一類成像方式以神經(jīng)活動產(chǎn)生的血流和代謝變化為基礎(chǔ)，包括功能磁共振成像fMRI、近紅外光譜(functional nearinfrared spectroscopy，fNIRS)、正電子發(fā)射斷層成像(positron emission tomography，PET)、擴(kuò)散張量成像(diffusion tensor imaging，DTI)等。其中應(yīng)用最廣的是功能磁共振成像。磁共振成像MRI通過成像設(shè)備產(chǎn)生的磁場環(huán)境中，受檢者身體里的氫原子會發(fā)生共振而釋放能量這一現(xiàn)象對特定部位進(jìn)行“拍照”，其空間分辨率較高。在實(shí)際的MRI應(yīng)用中，根據(jù)不同組織的對比度這一特性而設(shè)計(jì)出的特殊射頻脈沖序列，能反映出人體組織結(jié)構(gòu)、功能代謝(血氧水平變化)及神經(jīng)纖維結(jié)構(gòu)等信息。

1992年，KWONG et al[9]和OGAWA et al[10]率先使用血氧飽和度依賴的(blood oxygenation level dependent，BOLD)MRI技術(shù)對伴隨大腦神經(jīng)活動的血液動力學(xué)變化進(jìn)行成像，可以間接地反映腦的神經(jīng)活動[2]，功能磁共振成像fMRI由此誕生。fMRI很快被廣泛應(yīng)用于認(rèn)知科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的研究中，并在探索腦與認(rèn)知關(guān)系的“認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)”中發(fā)揮著不可替代的作用，并逐步向社會科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、以及軍事科學(xué)等廣泛學(xué)科領(lǐng)域滲透。目前，fMRI已成為對人類認(rèn)知、心理探索最重要的工具之一。同時(shí)，在臨床應(yīng)用方面，自閉癥、精神分裂癥、阿爾茲海默、抑郁癥等腦疾病的神經(jīng)機(jī)制正在借助fMRI這一無創(chuàng)手段逐步被揭示和診療。

MRI數(shù)據(jù)分析方法復(fù)雜多樣，發(fā)展迅猛。常用計(jì)算方法包括獨(dú)立成分分析(independent component analysis，ICA)、時(shí)間聚類分析(temporal clustering analysis，TCA)、低頻振幅(amplitude of low-frequency fluctuation ALFF/fractional ALFF，fALFF)[11-12]、局部一致性(regional homogeneity，ReHo)[13]、度中心度(degree centrality，DC)[14]和功能連接(functional connectivity，F(xiàn)C)等?；谄拥哪X影像處理算法將大腦灰質(zhì)重建成皮層表面，可以更好地展現(xiàn)出大腦的溝回結(jié)構(gòu)。在大腦配準(zhǔn)、信噪比和算法可重復(fù)性等方面優(yōu)勢明顯。

MRI采集技術(shù)近年來取得了許多進(jìn)展,如多頻帶平面回波成像(multiband echo planer imaging，MB-EPI)[15]技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)多層同時(shí)掃描,大幅減少了掃描時(shí)間。2018年，7T MRI系統(tǒng)批準(zhǔn)進(jìn)入臨床，高場強(qiáng)帶來更高分辨率圖像的同時(shí)，提高了信噪比和組織對比度，結(jié)合人工智能算法挖掘圖像中的紋理特征[16]，更好地反映大腦組織、細(xì)胞水平的信息，助力了影像組學(xué)等新學(xué)科的發(fā)展，在臨床上顯著提升了疾病的診斷率[17]。高精度腦成像技術(shù)的發(fā)展同時(shí)促進(jìn)了發(fā)育神經(jīng)影像學(xué)發(fā)展，為腦發(fā)育研究提供了宏觀尺度的可能，為腦發(fā)育圖表研究與應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)[18-20]。關(guān)于fMRI的應(yīng)用也相繼展開：北京師范大學(xué)左西年教授團(tuán)隊(duì)使用高質(zhì)量fMRI數(shù)據(jù)建立了人腦功能網(wǎng)絡(luò)畢生發(fā)展軌線[21]，揭示了腦功能網(wǎng)絡(luò)分化與整合規(guī)律，推進(jìn)了腦發(fā)育圖表測量的信效度方法學(xué)。中國科學(xué)院自動化研究所蔣田仔教授團(tuán)隊(duì)利用高精度fMRI數(shù)據(jù)，以腦網(wǎng)絡(luò)為基本單元，建立了不同尺度上神經(jīng)元之間的腦網(wǎng)絡(luò)和腦圖譜。基于腦解剖和功能連接信息進(jìn)行精細(xì)劃分了246個精細(xì)腦區(qū)亞區(qū)，具有更客觀精準(zhǔn)的邊界定位，更適合于腦疾病和腦網(wǎng)絡(luò)研究，具有明確的生物學(xué)意義[22-23]。

2.2 腦電/磁技術(shù)

另一類成像方法是以神經(jīng)活動產(chǎn)生的電、磁信號變化為基礎(chǔ)。包括EEG和MEG等。腦內(nèi)大量神經(jīng)元同步活動的突觸后電位總和形成了腦細(xì)胞群的生物電活動。自Hans Berger于1929年第一次在人的頭皮上記錄到了腦電信號，EEG技術(shù)逐步成為探索大腦的重要工具[24]。EEG技術(shù)通過在大腦皮層或頭皮表面對腦神經(jīng)細(xì)胞的電生理活動進(jìn)行收集和捕捉[25]，從而實(shí)現(xiàn)對大腦功能的觀測，具有毫秒級別的時(shí)間分辨率，主要應(yīng)用在誘發(fā)/事件相關(guān)電位(event-related potential，ERP)、癲癇診療、自發(fā)腦電、睡眠等方面。MEG技術(shù)最早始于1969年美國麻省理工大學(xué)進(jìn)行的腦磁場圖像測量[26]。通過記錄神經(jīng)細(xì)胞相關(guān)的帶電離子的遷移產(chǎn)生的局部微弱電流所形成的顱外磁場總和，完成對腦內(nèi)神經(jīng)電流發(fā)出的極其微弱的生物磁場信號的直接測量[27]，具有較高的時(shí)間分辨率和空間分辨率，可以被應(yīng)用于腦功能信號更精細(xì)的測定。腦電與腦磁技術(shù)是具有互補(bǔ)性的兩項(xiàng)重要技術(shù)，二者已成為研究大腦功能和診斷腦疾病的重要工具。

腦電/磁信號中包含的信號多樣，使用自適應(yīng)濾波(adaptive filtering)、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?empirical mode decomposition)、小波變換(wavelet transform)、回歸分析(regression analysis)等方法可有效去除眼電、肌電、心電、工頻干擾等噪聲信號[28-31]。此外，共空間模式(common spatial pattern)[32]、奇異值譜分解(singular spectrum analysis)[33]、字典學(xué)習(xí)(dictionary learning)[34]、同步似然(synchronization likelihood)[35-36]、相位同步(phase synchronization)[37]以及貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)(bayesian machine learning，BML)等方法已用于EEG/MEG的時(shí)頻分析、特征提取和分類以及網(wǎng)絡(luò)分析和構(gòu)建等方面。

大腦在外界刺激輸入下，會產(chǎn)生時(shí)間鎖定的電生理活動，即ERP及磁場(event-related field，ERF)活動。通過多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，利用平均疊加技術(shù)可以從頭皮表面記錄ERP/ERF從而反映刺激或認(rèn)知過程中大腦的神經(jīng)電/磁生理變化。P300是目前研究最多的內(nèi)源性ERP成分，可以反映被試的注意力、執(zhí)行力、記憶力等多種心理活動，可以作為認(rèn)知功能的評定指標(biāo)[38]，為研究人類認(rèn)知過程的大腦神經(jīng)系統(tǒng)活動機(jī)制提供了有效的理論依據(jù)。EEG/MEG信號包含有豐富的時(shí)間和頻譜特征，對EEG/MEG數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)頻分解，可以分離出典型的頻段或節(jié)律，可以探討與這些頻段頻譜能量共變的功能磁共振活動。不同節(jié)律均和不同生理特性如睡眠[39]、情緒[40]、注意[41]和記憶[42]等認(rèn)知功能中發(fā)揮了重要作用。同時(shí)，腦電/磁信號作為載體，探索大腦功能活動區(qū)域、信息整合與分離、腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等方面的信息[43]。對任務(wù)條件下的時(shí)-空模式等[44-46]和靜息條件下的大腦功能活動模式[47-48]的探究也是當(dāng)下的熱點(diǎn)話題。臨床方面，EEG和MEG常被用來診療功能性疾病如癲癇、帕金森綜合征、精神分裂癥的診斷[49-50]，同時(shí)對于術(shù)前評估、腦功能損害評估、預(yù)后判斷[51-52]以及一些器質(zhì)性的疾病如腦腫瘤、視覺疾病方面[53-54]起著重要的作用。

此外，由于EEG/MEG設(shè)備的不可便攜性，且傳統(tǒng)EEG數(shù)據(jù)設(shè)備需要在電極和頭皮之間注入導(dǎo)電膏，延長了數(shù)據(jù)采集的時(shí)間。耳后電極腦電采集設(shè)備[55]、耳內(nèi)干電極腦電采集設(shè)備[56]等干電極或半干電極設(shè)備正在逐步走向腦科學(xué)研究中。隨著可穿戴的腦磁設(shè)備開始出現(xiàn)[57]，使得被試在采集環(huán)境中可以自由活動而不再受限于機(jī)器范圍內(nèi)，神經(jīng)影像采集技術(shù)正在不斷革新。

2.3 多模態(tài)神經(jīng)影像融合

在神經(jīng)科學(xué)不斷發(fā)展的今天，單一模態(tài)的神經(jīng)成像已經(jīng)不能滿足研究者的需要，人們希望對大腦時(shí)間和空間兩方面信息進(jìn)行整合來實(shí)現(xiàn)多模態(tài)觀測，神經(jīng)功能成像已經(jīng)趨向于從多個模態(tài)中獲取信息并融合。將不同模態(tài)影像技術(shù)具有不同的優(yōu)勢利用起來，從而得到更加全面、豐富且準(zhǔn)確可靠的大腦信息，也對認(rèn)識神經(jīng)動態(tài)過程的描述等提供了新的手段。其研究已經(jīng)成為當(dāng)今信息科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)等學(xué)科的共同前沿，在很多領(lǐng)域發(fā)揮了不可替代的作用。已有研究結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)單模態(tài)分析，多模態(tài)(multimodal)分析通過融合不同模態(tài)的互補(bǔ)信息，往往可以獲得更好的效果。通過在Web of Science數(shù)據(jù)庫中以“multimodal neural imaging”對近十年的文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)如圖2所示。關(guān)于多模態(tài)神經(jīng)影像技術(shù)及應(yīng)用的研究逐年增長，越來越多的研究者開始借助不同模態(tài)的影像數(shù)據(jù)優(yōu)勢進(jìn)行融合分析，結(jié)合時(shí)空分辨率，更加全面地對大腦進(jìn)行探索。

由于不同模態(tài)有著不同的生物標(biāo)志，fMRI可以與其他模態(tài)數(shù)據(jù)提供互補(bǔ)信息，使用如EEG-fMRI、EEG-MEG、fMRI-PET、fMRI-DTI等融合技術(shù)，可以將各種影像信息進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后綜合處理，協(xié)同應(yīng)用。值得一提的是，不同于其他多模態(tài)融合技術(shù)，同步EEG-fMRI能同時(shí)采集到大腦活動中的電生理和血氧代謝信號，結(jié)合兩者優(yōu)勢，互相取長補(bǔ)短，不但為兩種模態(tài)的研究提供了融合的可行性[58-59]，也對認(rèn)識神經(jīng)動態(tài)過程的描述等提供了新的手段，發(fā)揮了不可替代的作用。本文將著重介紹EEG-fMRI同步采集技術(shù)及融合分析。

圖2 以“multimodal neural imaging”為關(guān)鍵詞在Web of Science 數(shù)據(jù)庫中搜索所得2013-2022年2月的年文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)Fig.2 Multimodal functional neural imaging related publications from 2013 to 2022, with search terms ‘multimodal neural imaging’ at Web of Science

同步EEG-fMRI采集設(shè)備如圖3所示[60]。被試在磁共振環(huán)境中頭戴電極帽，其電極通過帶式電纜連接到通過直流電池供電的磁協(xié)放大器。一個連接到MRI總控的同步盒使得EEG信號和fMRI信號可以同步采集。EEG信號通過數(shù)字化后傳到室外的計(jì)算機(jī)并存儲，同時(shí)fMRI信號由磁共振設(shè)備輸出并記錄。

圖3 同步EEG-fMRI系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.3 Synchronized EEG-fMRI system structure

由于磁共振成像外加梯度磁場的影響，在記錄的EEG信號中會混入周期性的脈沖MRI梯度偽跡信號。梯度偽跡是同步腦電信號中幅度最大的噪聲。對此，ALLEN et al[61]利用偽跡信號的周期性，通過把多個成像周期內(nèi)的EEG信號進(jìn)行迭加平均，獲得對偽跡信號模板的近似估計(jì)，然后在記錄信號的每個成像周期中把估計(jì)偽跡信號減去，得到去除磁場偽跡的EEG信號。在此方法的基礎(chǔ)上，STEYRL et al[62]通過添加偽跡的參考層并實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波。一些研究者使用獨(dú)立成分分析法[63-65]，將信號分解成不相關(guān)的或是相互獨(dú)立的磁場偽跡成分和腦電信號成分，再將偽跡成分去除，得到干凈的EEG信號。獨(dú)立矢量分析(independent vector analysis，IVA)同樣可以用來實(shí)現(xiàn)處理目標(biāo)：每個成分有三維以上的矢量構(gòu)成。這些信息被用于矢量分解，使得梯度偽跡從原始信號中分離出來[66]。

目前，同步EEG-fMRI的融合分析方法可以分為：以基于fMRI約束的EEG成像[67]為代表的非對稱融合；以基于正演生成同步EEG-fMRI的模型方法為主要手段的對稱融合[68]、網(wǎng)絡(luò)空間的EEG/fMRI融合[69]、EEG-fMRI的分層級可信度融合[70]等。利用EEG的功率譜[71]、全腦域同步[72]和微狀態(tài)[73]三種信號指標(biāo)與BOLD信號做相關(guān)分析。采用EEG特征作為預(yù)測變量，對fMRI時(shí)間過程進(jìn)行建模，獲得不同節(jié)律的動態(tài)變化[74]。通過將單個或多個頻段EEG功率作為fMRI數(shù)據(jù)廣義線性模型分析中的回歸項(xiàng)，探討這些頻段對功能磁共振信號的貢獻(xiàn)，以及信號之間的交互作用。通過不同方法，結(jié)合EEG的高時(shí)間分辨率和fMRI的高空間分辨率，可以對認(rèn)知過程、癲癇的起源和傳遞、睡眠及睡眠中特殊腦電波進(jìn)行討論，應(yīng)用廣泛。例如，在腦認(rèn)知解析方面，GOLDMAN et al[75]借助同步EEG-fMRI研究產(chǎn)生α節(jié)律的核心腦區(qū)，發(fā)現(xiàn)α節(jié)律的增強(qiáng)會伴隨著枕葉、額下回、顳上回和扣帶回腦區(qū)的負(fù)激活和腦島、丘腦的正激活。通過將多個頻段的EEG功率作為fMRI數(shù)據(jù)廣義線性模型分析中的回歸項(xiàng)，也可以探討這些頻段對功能磁共振信號的貢獻(xiàn)，以及信號之間的交互作用[76-77]。除了特定頻段的EEG功率外，頻譜的其他特征也可以用于解釋功能磁共振信號，比如總功率[78]、頻段特定功率值的線性組合[79]、平均頻率[80]、根均方頻率[81-82]等。

無創(chuàng)的、高時(shí)空分辨率的多模態(tài)融合技術(shù)已廣泛用于研究人類注意[83-85]、執(zhí)行[86]、記憶[87-89]等高級認(rèn)知功能與腦老化[90-91]機(jī)制，以及阿爾茲海默癥[92-94]、精神分裂癥[95-96]、癲癇[97-99]等神經(jīng)臨床疾病的病理機(jī)制。其中，多模態(tài)融合技術(shù)，特別是同步EEG-fMRI融合分析，在癲癇的起源、傳播等機(jī)制的研究應(yīng)用最為廣泛。

3 多模態(tài)神經(jīng)影像技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用

當(dāng)代的腦科學(xué)已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。神經(jīng)影像技術(shù)的發(fā)展，離不開數(shù)據(jù)的積累技術(shù)的進(jìn)步。一方面，在數(shù)據(jù)收集過程中，可以根據(jù)機(jī)器硬件升級、掃描參數(shù)設(shè)置的調(diào)整、影像分析技術(shù)的不斷迭代更新來改進(jìn)采集方案，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量，促成高場強(qiáng)、高精度神經(jīng)影像的產(chǎn)生。另一方面，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的不斷積累和數(shù)據(jù)共享有助于推動數(shù)據(jù)采集規(guī)范化和數(shù)據(jù)處理流程化的發(fā)展。大規(guī)模腦影像數(shù)據(jù)庫的建設(shè)和腦影像處理方法流水線的形成，可以得到更穩(wěn)健的、更可靠的分析結(jié)果。內(nèi)容公開化、過程公開化和技術(shù)平臺公開化的“開放式神經(jīng)科學(xué)”將助力神經(jīng)影像和我國腦科學(xué)的前進(jìn)。

國際千人功能連接組計(jì)劃(1 000 functional connectomes project，F(xiàn)CP)是包括中國在內(nèi)的全球人腦大數(shù)據(jù)共享計(jì)劃[100]。中國作為FCP最大的數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)站點(diǎn)所在國之一，在活體腦成像大數(shù)據(jù)共享領(lǐng)域具有重要國際影響力。此后，越來越多的腦影像數(shù)據(jù)庫建立起來并產(chǎn)生了廣泛的學(xué)術(shù)影響。中國科學(xué)院心理研究所成立了“國際信度與可重復(fù)性聯(lián)盟(consortium for reliability and reproducibility，CoRR)”共享了來自1 600余人的不同年齡階段的萬余套活體腦成像重復(fù)測量數(shù)據(jù)[101]；中國漢族人群影像遺傳學(xué)隊(duì)列(chinese imaging genetics，CHIMGEN)[102]收集了來自10 000名年齡在18～30歲之間的中國漢族健康人群的基因組、環(huán)境、行為數(shù)據(jù)和神經(jīng)影像，是目前樣本量最大的中國神經(jīng)影像遺傳學(xué)隊(duì)列；中國人腦連接組計(jì)劃(CHCP)完成1 000例中國人語言加工的腦結(jié)構(gòu)與腦功能數(shù)據(jù)采集,建立中國人語言功能多模態(tài)腦影像數(shù)據(jù)庫(結(jié)構(gòu)態(tài)、靜息態(tài)、神經(jīng)纖維、語言任務(wù)態(tài)、MEG/EEG等腦影像數(shù)據(jù))，融合運(yùn)用并開發(fā)多模態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)及腦圖譜計(jì)算數(shù)學(xué)模型與方法，形成一套挖掘大腦加工語言的腦影像大數(shù)據(jù)的全腦層次功能圖譜分析方法,繪制中國人全腦層次語言功能的精細(xì)動態(tài)腦圖譜腦語言精細(xì)動態(tài)功能圖譜[103]。這一系列數(shù)據(jù)庫的建立，將推動神經(jīng)影像領(lǐng)域大踏步前進(jìn)。

此外，我國研究者在神經(jīng)影像計(jì)算方法的研發(fā)與推廣上,始終保持在國際前列,開發(fā)了多個具有國際影響力算法庫和工具包,為神經(jīng)影像的人腦研究提供了重要的計(jì)算方法和軟件平臺,得到了國際研究者的高度關(guān)注。其中包括中國科學(xué)院自動化研究所腦網(wǎng)絡(luò)組研究中心開發(fā)的靜息態(tài)磁共振數(shù)據(jù)分析軟件REST[104]、BRANT[105]、擴(kuò)散磁共振分析軟件DiffusionKit[106]，北京師范大學(xué)開發(fā)的腦網(wǎng)絡(luò)分析軟件GRETNA[107]及腦網(wǎng)絡(luò)可視化軟件BrainNet Viewer[108]，中國科學(xué)院心理研究所開發(fā)的人腦連接組計(jì)算系統(tǒng)CCS[109]、磁共振數(shù)據(jù)分析軟件DPARSF[110]，以及和太原理工大學(xué)腦科學(xué)與智能計(jì)算研究中心一同開發(fā)的人腦多模態(tài)自適應(yīng)分頻軟件DREAM[111]等。電子科技大學(xué)開發(fā)的參考電極標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)REST工具包[112]和基于EEG和fMRI信號融合分析的工具包Neuroscience information toolbox[113].

除了神經(jīng)影像數(shù)據(jù)庫和技術(shù)平臺的建設(shè)，神經(jīng)影像的發(fā)展還具有很多社會效應(yīng)。在以青少年兒童為目標(biāo)的研究中，中國科學(xué)院心理研究所啟動了名為“彩巢計(jì)劃(chinese color nest project，CCNP)”的兒童青少年隊(duì)列研究[114-115]。通過2013-2022年的十年跨度探究學(xué)齡期這一心理障礙和精神疾病易感年齡段，這一項(xiàng)研究也直接推動了“中國腦計(jì)劃”中兒童青少年腦智研究的發(fā)展[21]。在一項(xiàng)來自中國科學(xué)院、北京師范大學(xué)等合作單位的研究中，使用年齡范圍為6～12歲的328例中國兒童的高質(zhì)量腦影像磁共振數(shù)據(jù)，在不同年齡段繪制出“中國兒童標(biāo)準(zhǔn)腦結(jié)構(gòu)發(fā)育圖譜”，為研究我國兒童腦發(fā)育提供了重要的工具[116]。一些研究者通過神經(jīng)影像數(shù)據(jù)分析，揭示了功能腦區(qū)關(guān)鍵期的成因和定位，為關(guān)鍵期的教學(xué)內(nèi)容提供更加精確的指導(dǎo)。相關(guān)研究也表明，0～4歲是幼兒培養(yǎng)數(shù)理邏輯能力的重要時(shí)期，而語言學(xué)習(xí)的關(guān)鍵期則出現(xiàn)在0～3歲[117]，音樂學(xué)習(xí)的關(guān)鍵期是0～5歲[118]，這一系列有關(guān)“可塑性”的研究，為教育研究和實(shí)踐提供了新的理論基礎(chǔ)和方法指引。

神經(jīng)影像技術(shù)同時(shí)還促進(jìn)腦-機(jī)接口、人工智能、類腦計(jì)算等技術(shù)的進(jìn)步。神經(jīng)科學(xué)與計(jì)算科學(xué)的交叉融合，通過構(gòu)建新的網(wǎng)絡(luò)模型，促成類腦芯片、類腦智能機(jī)器人等技術(shù)和產(chǎn)品。2019年，清華大學(xué)結(jié)合了類腦計(jì)算和基于計(jì)算機(jī)科學(xué)的人工智能的新型芯片“天機(jī)芯(Tianjic)”.基于這一芯片，實(shí)現(xiàn)了自行車自動駕駛[119]；同年，浙江大學(xué)發(fā)布了“達(dá)爾文”二代神經(jīng)擬態(tài)類腦芯片，主要面向智慧物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，單芯片支持的神經(jīng)元規(guī)模達(dá)15萬個[120]；借助EEG的無創(chuàng)框架，研究者實(shí)現(xiàn)了使用人的意念控制機(jī)械臂的運(yùn)動[121]；中國科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所和復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院合作開發(fā)出基于天然蠶絲蛋白的新型顱骨固定系統(tǒng)，在犬類臨床試驗(yàn)中表現(xiàn)出良好的顱骨固定和再連接作用[122]。此外，利用EEG技術(shù)可以對用戶意愿的解碼，從而實(shí)現(xiàn)單項(xiàng)或閉環(huán)控制，在腦-機(jī)接口領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。2014年，天津大學(xué)自主研發(fā)了全球首臺人工神經(jīng)康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)“神工一號”，通過EEG的異步腦-機(jī)接口技術(shù)模擬中樞神經(jīng)通路，驅(qū)動多級神經(jīng)肌肉電刺激技術(shù)，刺激癱瘓肢體產(chǎn)生對應(yīng)動作。一些可以提供輔助交互及康復(fù)治療，包括輔助行走、康復(fù)訓(xùn)練等，可穿戴無線腦血氧頭帶和無創(chuàng)腦血氧監(jiān)護(hù)儀以及檢測人體精神狀態(tài)設(shè)備正在逐步走進(jìn)大眾視野。此外，多模態(tài)神經(jīng)影像技術(shù)在設(shè)備控制、神經(jīng)康復(fù)、狀態(tài)監(jiān)測、認(rèn)知訓(xùn)練、航空航天、教學(xué)評估、游戲娛樂等方面[123-129]。

與此同時(shí)，伴隨著高精準(zhǔn)腦功能成像技術(shù)、神經(jīng)影像大數(shù)據(jù)、腦功能影像計(jì)算方法組學(xué)以及臨床轉(zhuǎn)化需求的不斷進(jìn)展,借助神經(jīng)影像在醫(yī)學(xué)上的優(yōu)勢，為構(gòu)建各種精神性和神經(jīng)性疾病的早期預(yù)防、監(jiān)測、診斷模型提供了基礎(chǔ)，在臨床神經(jīng)精神疾病和器質(zhì)性疾病中也取得了系列重要進(jìn)展。在疾病的診斷和分類判斷應(yīng)用中，對包括阿爾茨海默認(rèn)知障礙疾病[130]，精神分裂癥[131]、孤獨(dú)癥[132]、多動癥等的分類判斷[133]、昏迷病人促醒概率的預(yù)測判斷[134]以及基于腦影像的年齡和性別[135]的判斷等方面取得了突破和進(jìn)步。基于EEG/MEG等的研究發(fā)現(xiàn)，諸如精神分裂癥、自閉癥的多種神經(jīng)精神疾病的神經(jīng)節(jié)律振蕩有著異?，F(xiàn)象，為這疾病診斷的生物標(biāo)記提供了可能。同時(shí)由于EEG簡單舒適、成本低的特點(diǎn)還被大量用于睡眠疾病診斷和睡眠監(jiān)測、麻醉深度監(jiān)測、意識障礙、腦死亡評定等領(lǐng)域?？傮w來講，基于多模態(tài)神經(jīng)影像具備巨大科研價(jià)值和應(yīng)用潛力，實(shí)現(xiàn)腦功能和結(jié)構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)層面上的融合，將為重大腦疾病研究提供全新視角和手段。

4 神經(jīng)影像技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

雖然近年來通過多模態(tài)神經(jīng)影像采集分析和融合方面取得了一定的成果，但在多模態(tài)神經(jīng)影像技術(shù)的發(fā)展與創(chuàng)新中，仍有很多不足，需要解決的關(guān)鍵科學(xué)問題如下：

1) 神經(jīng)影像領(lǐng)域的各類實(shí)驗(yàn)所采用測量的信度水平不一。以MRI技術(shù)為例，基于結(jié)構(gòu)的腦形態(tài)指標(biāo)信度較高，達(dá)到可以劃入臨床實(shí)際應(yīng)用所需的信度。而fMRI則由于數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)范式的不同，數(shù)據(jù)掃描時(shí)間長度不同等因素，測量信度較低。同時(shí)，由于目前基于小樣本的研究居多，低信度的測量加劇了假陽性率的產(chǎn)生。多模態(tài)影像數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析流程尚未有統(tǒng)一的領(lǐng)域規(guī)范，各個研究機(jī)構(gòu)使用的方法不盡相同，導(dǎo)致各類研究之間可比性降低。這些原因造成了多模態(tài)神經(jīng)影像可重復(fù)性問題與危機(jī)，在一定程度上限制和影響了其在教育和醫(yī)療領(lǐng)域的轉(zhuǎn)化應(yīng)用進(jìn)程。

2) 神經(jīng)影像技術(shù)信噪比(signal to-noise ratio，SNR)和成像速度還需進(jìn)一步提升。由于神經(jīng)影像自身較低的SNR以及噪聲的復(fù)雜性，一般需要通過信號累加來提高SNR，這樣就進(jìn)一步降低了成像速度。一方面，通過信號采集系統(tǒng)升級如提高場強(qiáng)、采用超極化技術(shù)等，在信息采集時(shí)提高成像性能, 是提升神經(jīng)影像信噪比的重要手段；另一方面，通過改進(jìn)射頻技術(shù)、調(diào)整采樣方案和優(yōu)化圖形圖像重建算法，可以在保證圖像質(zhì)量的前提下，加快成像速度，推進(jìn)快速成像方法的普及應(yīng)用。

3) 神經(jīng)影像數(shù)據(jù)采集設(shè)備便攜性受限。尤其是fMRI設(shè)備體積龐大，操作不便，應(yīng)用場景有著很大的限制。EEG的研究大多集中在0.5～45 Hz這一傳統(tǒng)頻段內(nèi)，忽略了高頻和低頻信號中所包含的信息。為此，發(fā)展更寬頻段的腦電采集設(shè)備以及更加便攜和靈活地采集fMRI信號，是目前多模態(tài)影像技術(shù)的重點(diǎn)和難點(diǎn)之一。無線的、小型的、集成的可穿戴式的神經(jīng)信號采集設(shè)備，將是今后重點(diǎn)研究方向之一。

5 總結(jié)與展望

隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域的快速發(fā)展，促進(jìn)了神經(jīng)影像技術(shù)的不斷進(jìn)步。近年來，我國在神經(jīng)影像的理論、算法、數(shù)據(jù)平臺、分析平臺及應(yīng)用方面獲得了重要的成果，走在了國際前列，推動了中國腦科學(xué)的發(fā)展。首先，整合各單模態(tài)成像優(yōu)勢的多模態(tài)神經(jīng)影像技術(shù)已經(jīng)受到研究者的重視，并在腦發(fā)育和神經(jīng)疾病方面有著巨大的應(yīng)用前景。使用不同模態(tài)成像手段對腦認(rèn)知機(jī)制進(jìn)一步分析和探討，不斷進(jìn)行多模態(tài)信息融合驗(yàn)證，更加全面的“認(rèn)識腦”。其次，具有自主知識產(chǎn)權(quán)的、個性化、智能化、高性價(jià)比腦影像采集設(shè)備的研發(fā)，研發(fā)更快速、更優(yōu)化的腦影像分析技術(shù)并應(yīng)用于臨床，在腦疾病的機(jī)理和診療方面快速反應(yīng)，為神經(jīng)外科提供更完整和及時(shí)的反饋，提供更準(zhǔn)確且更全面的人腦組織特性，最大程度地“保護(hù)腦”。第三，基于不同模態(tài)的腦影像數(shù)據(jù)融合分析，為腦-機(jī)接口等提供全方位的理論基礎(chǔ)，將類腦智能賦予神經(jīng)影像采集及分析，更加智能地獲取和處理腦影像數(shù)據(jù)，從理論到實(shí)踐完整結(jié)合，系統(tǒng)科學(xué)地“創(chuàng)造腦”。多模態(tài)神經(jīng)功能成像技術(shù)有望成為神經(jīng)功能認(rèn)知和診斷最主要的關(guān)鍵檢測技術(shù)，推動腦科學(xué)研究新進(jìn)展。