Функциональная магнитно-резонансная томография - Functional magnetic resonance imaging

Функциональная магнитно-резонансная томография
1206 FMRI.jpg
Изображение фМРТ с желтыми областями, показывающее повышенную активность по сравнению с контрольным условием.
Цель измеряет активность мозга, обнаруживая изменения, связанные с кровотоком.

Функциональная магнитно-резонансная томография или функциональная МРТ ( фМРТ ) измеряют активность мозга, обнаруживая изменения, связанные с кровотоком . Этот метод основан на том факте, что мозговой кровоток и активация нейронов взаимосвязаны. Когда какая-либо область мозга используется, кровоток в этой области также увеличивается.

В первичной форме фМРТ используется контраст, зависящий от уровня кислорода в крови (жирный шрифт), открытый Сейджи Огава в 1990 году. Это тип специализированного сканирования мозга и тела, используемый для картирования нейронной активности в головном или спинном мозге людей или других людей. животных, визуализируя изменение кровотока ( гемодинамический ответ ), связанное с использованием энергии клетками мозга. С начала 1990-х годов фМРТ стала доминирующей в исследованиях по картированию мозга, потому что не требует от людей инъекций или хирургических вмешательств, приема веществ или воздействия ионизирующего излучения. Эта мера часто искажается шумом от различных источников; следовательно, для извлечения основного сигнала используются статистические процедуры. Результирующая активация мозга может быть графически представлена ​​с помощью цветного обозначения силы активации в мозге или в конкретной исследуемой области. Этот метод позволяет локализовать активность с точностью до миллиметра, но, используя стандартные методы, не лучше, чем в пределах окна в несколько секунд. Другими методами получения контраста являются спин-мечение артерий и диффузная МРТ . Последняя процедура аналогична BOLD фМРТ, но обеспечивает контраст, основанный на величине диффузии молекул воды в головном мозге.

В дополнение к обнаружению ЖИРНЫХ ответов от активности, связанной с задачами / стимулами, фМРТ может измерять фМРТ в состоянии покоя или фМРТ без задач, которая показывает исходную ЖИРНУЮ дисперсию субъектов. Примерно с 1998 года исследования показали существование и свойства сети режима по умолчанию (DMN), также известной как «Сеть состояния покоя» (RSN), функционально связанной нейронной сети очевидных «состояний мозга».

ФМРТ используется в исследованиях и, в меньшей степени, в клинической работе. Он может дополнять другие измерения физиологии мозга, такие как ЭЭГ и NIRS . Исследуются новые методы, которые улучшают как пространственное, так и временное разрешение, и они в основном используют биомаркеры, отличные от BOLD-сигнала. Некоторые компании разработали коммерческие продукты, такие как детекторы лжи, на основе методов фМРТ, но считается, что исследования недостаточно развиты для широкой коммерциализации.

Обзор

Концепция фМРТ основана на более ранней технологии сканирования МРТ и открытии свойств богатой кислородом крови. МРТ-сканирование мозга использует сильное постоянное статическое магнитное поле для выравнивания ядер в изучаемой области мозга. Затем применяется другое магнитное поле, градиентное, для пространственного определения местоположения различных ядер. Наконец, воспроизводится радиочастотный (RF) импульс, чтобы разогнать ядра до более высоких уровней намагниченности, причем эффект теперь зависит от того, где они расположены. Когда РЧ-поле удаляется, ядра возвращаются в свое исходное состояние, а испускаемая ими энергия измеряется катушкой для воссоздания положения ядер. Таким образом, МРТ обеспечивает статическое структурное представление о мозговом веществе. Центральным направлением фМРТ было расширение возможностей МРТ для выявления функциональных изменений в головном мозге, вызванных нейрональной активностью. Различия в магнитных свойствах между артериальной (богатой кислородом) и венозной (бедной кислородом) кровью обеспечивали эту связь.

Исследователь проверяет изображения фМРТ.
Исследователь проверяет изображения фМРТ

С 1890-х годов было известно, что изменения кровотока и оксигенации крови в головном мозге (в совокупности известные как гемодинамика ) тесно связаны с нервной активностью. Когда нейроны становятся активными, местный приток крови к этим областям мозга увеличивается, а кровь, богатая кислородом (насыщенная кислородом), вытесняет кровь, обедненную кислородом (дезоксигенированную), примерно через 2 секунды. Он достигает пика в течение 4–6 секунд, а затем возвращается к исходному уровню (и обычно немного занижается). Кислород переносится молекулой гемоглобина в красных кровяных тельцах . Деоксигенированный гемоглобин (dHb) более магнитный ( парамагнитный ), чем оксигенированный гемоглобин (Hb), который практически устойчив к магнетизму ( диамагнитный ). Это различие приводит к улучшенному МР-сигналу, поскольку диамагнитная кровь меньше мешает магнитному МР-сигналу. Это улучшение может быть отображено, чтобы показать, какие нейроны активны в данный момент.

История

В конце 19 века Анджело Моссо изобрел «баланс кровообращения человека», который мог неинвазивным способом измерять перераспределение крови во время эмоциональной и интеллектуальной деятельности. Однако, хотя Уильям Джеймс вкратце упомянул об этом в 1890 году, детали и точная работа этих весов, а также эксперименты, которые Моссо проводил с ними, оставались в значительной степени неизвестными до недавнего открытия оригинального инструмента, а также отчетов Моссо Стефано Сандроне и его коллег. Анджело Моссо исследовал несколько критических переменных , которые все еще актуальны для современной нейровизуализации, таких как «отношение сигнал / шум », соответствующий выбор экспериментальной парадигмы и необходимость одновременной регистрации различных физиологических параметров . Рукописи Моссо не предоставляют прямых доказательств того, что весы действительно могли измерять изменения в мозговом кровотоке из-за когнитивных способностей , однако современная репликация, выполненная Дэвидом Т. Филдом, теперь продемонстрировала с использованием современных методов обработки сигналов, недоступных Моссо, что балансировочный аппарат этого type способен обнаруживать изменения в объеме церебральной крови, связанные с познанием.

В 1890 году Чарльз Рой и Чарльз Шеррингтон впервые экспериментально связали функцию мозга с кровотоком в Кембриджском университете . Следующим шагом к решению, как измерить приток крови к мозгу, было открытие Линуса Полинга и Чарльза Кориелла в 1936 году о том, что богатая кислородом кровь с Hb слабо отталкивается магнитными полями, в то время как кровь, обедненная кислородом с dHb, притягивается магнитными полями. поле, хотя и в меньшей степени, чем у ферромагнитных элементов, таких как железо. Сэйдзи Огава из AT&T Bell labs осознал, что это можно использовать для расширения МРТ, которое может изучать только статическую структуру мозга, поскольку различные магнитные свойства dHb и Hb, вызванные притоком крови к активированным областям мозга, вызовут измеримые изменения в Сигнал МРТ. Жирным шрифтом выделен контраст dHb на МРТ, обнаруженный в 1990 году Огавой. В плодотворном исследовании 1990 года, основанном на более ранней работе Тулборна и др., Огава и его коллеги сканировали грызунов в сильном магнитном поле (7,0  Тл ) с помощью МРТ. Чтобы управлять уровнем кислорода в крови, они изменили долю кислорода, которым дышали животные. По мере того, как эта пропорция уменьшалась, на МРТ была видна карта кровотока в головном мозге. Они проверили это, поместив пробирки с оксигенированной или деоксигенированной кровью и создав отдельные изображения. Они также показали, что изображения градиентного эха, которые зависят от формы потери намагниченности, называемой распадом T 2 * , дают лучшие изображения. Чтобы показать, что эти изменения кровотока связаны с функциональной активностью мозга, они изменили состав воздуха, которым дышали крысы, и сканировали их, отслеживая активность мозга с помощью ЭЭГ. Первая попытка определить региональную активность мозга с помощью МРТ была предпринята Белливо и его коллегами из Гарвардского университета с использованием контрастного вещества Магневист, парамагнитного вещества, остающегося в кровотоке после внутривенной инъекции. Однако этот метод не пользуется популярностью при фМРТ человека из-за неудобства инъекции контрастного вещества и из-за того, что агент остается в крови только в течение короткого времени.

Три исследования, проведенные в 1992 году, были первыми, в которых использовался жирный контраст на людях. Кеннет Квонг и его коллеги, используя последовательность эхо-планарного изображения (EPI) с градиентным эхом и инверсией, при напряженности магнитного поля 1,5 Тл опубликовали исследования, демонстрирующие явную активацию зрительной коры головного мозга человека . Таким образом, группа из Гарварда показала, что и кровоток, и объем крови увеличиваются локально в активности нервной ткани. Огава и другие провели аналогичное исследование с использованием более сильного поля (4,0 Тл) и показали, что ЖИРНЫЙ сигнал зависит от потери намагниченности T2 *. Распад T2 * вызван намагниченными ядрами в объеме пространства, теряющими магнитную когерентность (поперечную намагниченность) как из-за столкновения друг с другом, так и из-за преднамеренных различий в напряженности приложенного магнитного поля в разных местах (неоднородность поля из-за пространственного градиента). Бандеттини и его коллеги использовали EPI при 1,5 Тл, чтобы показать активацию в первичной моторной коре, области мозга на последней стадии схемы, контролирующей произвольные движения. Магнитные поля, последовательности импульсов, а также процедуры и методы, использованные в этих ранних исследованиях, все еще используются в современных исследованиях фМРТ. Но сегодня исследователи обычно собирают данные из большего количества срезов (с использованием более сильных магнитных градиентов), а также предварительно обрабатывают и анализируют данные с помощью статистических методов.

Физиология

Мозг не хранит много глюкозы, основного источника энергии. Когда нейроны становятся активными, для их возвращения в исходное состояние поляризации требуется активная перекачка ионов через мембраны нейронных клеток в обоих направлениях. Энергия для этих ионных насосов в основном вырабатывается из глюкозы. Притекает больше крови, чтобы транспортировать больше глюкозы, а также приносит больше кислорода в виде оксигенированных молекул гемоглобина в красных кровяных тельцах. Это связано как с более высокой скоростью кровотока, так и с расширением кровеносных сосудов. Изменение кровотока локализовано в пределах 2–3 мм от места нервной активности. Обычно поступающий кислород превышает количество кислорода, потребляемого при сжигании глюкозы (еще не решено, является ли большая часть потребления глюкозы окислительной), и это вызывает чистое снижение деоксигенированного гемоглобина (dHb) в кровеносных сосудах этой области мозга. Это изменяет магнитные свойства крови, благодаря чему она меньше мешает намагничиванию и ее последующему распаду, вызванному процессом МРТ.

Церебральный кровоток (CBF) по-разному соответствует потребляемой глюкозе в разных областях мозга. Первоначальные результаты показывают, что в таких областях, как миндалина , базальные ганглии , таламус и поясная извилина коры головного мозга , приток больше, чем потребление глюкозы , и все они задействованы для быстрой реакции. В областях, которые более продуманы, таких как боковые лобные и боковые теменные доли, кажется, что входящий поток меньше потребления. Это влияет на чувствительность BOLD.

Гемоглобин отличается тем, как он реагирует на магнитные поля, в зависимости от того, имеет ли он связанную молекулу кислорода. Молекулу dHb больше привлекают магнитные поля. Следовательно, он искажает окружающее магнитное поле, индуцированное сканером МРТ, заставляя ядра терять намагниченность быстрее из-за распада T 2 * . Таким образом, последовательности МР-импульсов, чувствительные к Т 2 *, показывают больше МР-сигнала там, где кровь сильно насыщена кислородом, и меньше там, где его нет. Этот эффект увеличивается пропорционально квадрату силы магнитного поля. Следовательно, для сигнала фМРТ требуется как сильное магнитное поле (1,5 Тл или выше), так и последовательность импульсов, такая как EPI, которая чувствительна к контрасту T 2 * .

Физиологическая реакция кровотока в значительной степени определяет временную чувствительность, то есть то, насколько точно мы можем измерить, когда нейроны активны, в ЖИРНОЙ фМРТ. Основной параметр временного разрешения (время выборки) обозначается TR; TR диктует, как часто конкретный срез мозга возбуждается и теряет свою намагниченность. TR могут варьироваться от очень коротких (500 мс) до очень длинных (3 с). В частности, для фМРТ гемодинамический ответ длится более 10 секунд, увеличиваясь мультипликативно (то есть пропорционально текущему значению), достигая пика на 4-6 секундах, а затем мультипликативно снижаясь. Изменения в системе кровотока, сосудистой системы со временем интегрируют ответы на нейронную активность. Поскольку этот ответ представляет собой плавную непрерывную функцию, выборка с все более быстрыми TR не помогает; он просто дает больше точек на кривой отклика, которые в любом случае можно получить с помощью простой линейной интерполяции. Экспериментальные парадигмы, такие как ошеломление при предъявлении стимула в различных испытаниях, могут улучшить временное разрешение, но уменьшают количество получаемых эффективных точек данных.

Смелый гемодинамический ответ

Разрешение основных методов функциональной визуализации головного мозга

Изменение сигнала MR от активности нейронов называется гемодинамическим ответом (HDR). Он отстает от нейронных событий, запускающих его, на пару секунд, поскольку сосудистой системе требуется время, чтобы отреагировать на потребность мозга в глюкозе. С этого момента он обычно достигает пика примерно через 5 секунд после стимула. Если нейроны продолжают активироваться, скажем, от непрерывного стимула, пик переходит на плоское плато, в то время как нейроны остаются активными. После прекращения активности ЖИРНЫЙ сигнал падает ниже исходного уровня, базовой линии, и это явление называется недостижением. Со временем сигнал возвращается к исходному уровню. Есть некоторые свидетельства того, что постоянные метаболические потребности в определенной области мозга способствуют отставанию.

Механизм, с помощью которого нервная система обеспечивает обратную связь с сосудистой системой о ее потребности в большем количестве глюкозы, частично заключается в высвобождении глутамата как части возбуждения нейронов. Этот глутамат влияет на близлежащие опорные клетки, астроциты , вызывая изменение концентрации ионов кальция . Это, в свою очередь, высвобождает оксид азота в месте контакта астроцитов и кровеносных сосудов среднего размера, артериол . Оксид азота является сосудорасширяющим средством, заставляющим артериолы расширяться и втягивать больше крови.

Сигнал ответа отдельного вокселя с течением времени называется его временным ходом. Как правило, нежелательный сигнал, называемый шумом, от сканера, случайной активности мозга и подобных элементов имеет такую ​​же мощность, как и сам сигнал. Чтобы их устранить, фМРТ-исследования повторяют предъявление стимула несколько раз.

Пространственное разрешение

Пространственное разрешение исследования фМРТ означает, насколько хорошо оно различает близлежащие местоположения. Он измеряется размером вокселей, как в МРТ. Воксель представляет собой трехмерный прямоугольный кубоид, размеры которого задаются толщиной среза, площадью среза и сеткой, наложенной на срез в процессе сканирования. Полноценные исследования мозга используют более крупные воксели, тогда как те, которые фокусируются на конкретных интересующих областях, обычно используют меньшие размеры. Размеры варьируются от 4 до 5 мм или с ламинарным разрешением фМРТ (lfMRI) до субмиллиметрового. Воксели меньшего размера в среднем содержат меньше нейронов, имеют меньший кровоток и, следовательно, имеют меньший сигнал, чем воксели большего размера. Меньшие воксели подразумевают более длительное время сканирования, поскольку время сканирования напрямую увеличивается с количеством вокселей на срез и количеством срезов. Это может вызвать как дискомфорт для человека внутри сканера, так и потерю сигнала намагничивания. Воксель обычно содержит несколько миллионов нейронов и десятки миллиардов синапсов , при этом фактическое количество зависит от размера вокселя и области мозга, на которой создается изображение.

Сосудистая артериальная система, поставляющая свежую кровь, разветвляется в все более и более мелкие сосуды, когда она проникает на поверхность мозга и в области мозга, достигая высшей точки в соединенном капиллярном ложе внутри мозга. Дренажная система аналогично сливается с более крупными венами, поскольку она уносит обедненную кислородом кровь. Вклад dHb в сигнал фМРТ происходит как от капилляров вблизи области активности, так и от более крупных дренажных вен, которые могут находиться дальше. Для хорошего пространственного разрешения необходимо подавить сигнал от крупных жил, так как он не соответствует области, в которой находится нервная активность. Этого можно добиться либо с помощью сильных статических магнитных полей, либо с помощью последовательностей импульсов спинового эха. С их помощью фМРТ может исследовать пространственный диапазон от миллиметров до сантиметров и, следовательно, может идентифицировать области Бродмана (сантиметры), подкорковые ядра, такие как хвостатое , скорлупа и таламус, и субполя гиппокампа, такие как комбинированная зубчатая извилина / CA3 , CA1 и субикулюм .

Временное разрешение

Временное разрешение - это наименьший период нейронной активности, надежно выделенный с помощью фМРТ. Одним из элементов, определяющих это, является время выборки, TR. Однако ниже TR 1 или 2 секунды сканирование просто генерирует более четкие кривые HDR без добавления дополнительной информации (например, сверх того, что альтернативно достигается путем математической интерполяции промежутков кривой при более низком TR). Временное разрешение можно улучшить за счет ошеломляющего представления стимулов в испытаниях. Если одна треть испытаний данных отбирается нормально, одна треть - через 1 с, 4 с, 7 с и так далее, а последняя треть - через 2, 5 и 8 с, объединенные данные обеспечивают разрешение 1 с. , хотя и только с одной третью от общего числа событий.

Необходимое временное разрешение зависит от времени обработки мозгом различных событий. Примером широкого диапазона здесь является система обработки изображений. То, что видит глаз, регистрируется фоторецепторами сетчатки в течение миллисекунды или около того. Эти сигналы попадают в первичную зрительную кору через таламус за десятки миллисекунд. Активность нейронов, связанная с актом зрения, длится более 100 мс. Быстрая реакция, например поворот, чтобы избежать автомобильной аварии, занимает около 200 мс. Примерно через полсекунды наступает осознание и отражение инцидента. Воспоминание о подобном событии может занять несколько секунд, а эмоциональные или физиологические изменения, такие как возбуждение страха, могут длиться минуты или часы. Усвоенные изменения, такие как распознавание лиц или сцен, могут длиться дни, месяцы или годы. Большинство экспериментов с фМРТ изучают процессы в головном мозге, длящиеся несколько секунд, а исследование занимает несколько десятков минут. Субъекты могут двигать головой в это время, и это движение головы необходимо исправить. То же самое с течением времени в базовом сигнале. Скука и обучение могут изменить как поведение субъекта, так и когнитивные процессы.

Линейное сложение из множественной активации

Когда человек выполняет две задачи одновременно или внахлест, ожидается, что ЖИРНЫЙ ответ будет линейно увеличиваться. Это фундаментальное предположение многих исследований фМРТ, основанное на том принципе, что можно ожидать, что непрерывно дифференцируемые системы будут вести себя линейно, когда возмущения малы; они линейны до первого порядка. Линейное сложение означает, что единственная операция, разрешенная для отдельных ответов перед их объединением (сложением), - это отдельное масштабирование каждого из них. Поскольку масштабирование - это просто умножение на постоянное число, это означает, что событие, которое вызывает, скажем, двойной нейронный отклик по сравнению с другим, может быть смоделировано как первое событие, представленное дважды одновременно. Тогда HDR для удвоенного события просто вдвое больше, чем для одиночного события.

В той степени, в которой поведение является линейным, динамику ЖИВОЙ реакции на произвольный стимул можно смоделировать путем свертки этого стимула с импульсной ЖИВОЙ реакцией. Точное моделирование хода времени важно для оценки ЖИВОЙ величины отклика.

Это сильное предположение было впервые изучено в 1996 году Бойнтоном и его коллегами, которые проверили влияние на первичную зрительную кору закономерностей, мерцающих 8 раз в секунду и представленных в течение 3–24 секунд. Их результат показал, что при увеличении визуального контраста изображения форма HDR осталась прежней, но пропорционально увеличивалась его амплитуда. За некоторыми исключениями, ответы на более длинные стимулы также могут быть выведены путем сложения ответов на несколько более коротких стимулов в сумме с одинаковой более длительной продолжительностью. В 1997 году Дейл и Бакнер проверили, суммируются ли отдельные события, а не блоки некоторой продолжительности, одинаковым образом, и обнаружили, что это так. Но они также обнаружили отклонения от линейной модели на временных интервалах менее 2 секунд.

Источником нелинейности ответа фМРТ является рефрактерный период, когда активность мозга от предъявленного стимула подавляет дальнейшую активность на последующий аналогичный стимул. По мере того, как раздражители становятся короче, рефрактерный период становится более заметным. Рефрактерный период не меняется с возрастом, как и амплитуда HDR. Период различается в зависимости от области мозга. Как в первичной моторной, так и в зрительной коре, амплитуда HDR линейно масштабируется с продолжительностью стимула или ответа. В соответствующих вторичных областях, дополнительной моторной коре , которая участвует в планировании моторного поведения, и чувствительной к движению области V5 наблюдается сильный рефрактерный период, и амплитуда HDR остается постоянной в диапазоне длительностей стимула или ответа. Эффект рефрактерности можно использовать аналогично привыканию, чтобы увидеть, какие особенности стимула человек считает новыми. Дальнейшие ограничения линейности существуют из-за насыщения: при больших уровнях стимуляции достигается максимальный ВЫСОКИЙ ответ.

Соответствие нейронной активности полужирному сигналу

Исследователи сравнили BOLD-сигнал как с сигналами от имплантированных электродов (в основном у обезьян), так и с сигналами потенциалов поля (то есть электрического или магнитного поля от активности мозга, измеренного вне черепа) от ЭЭГ и МЭГ . Потенциал локального поля, который включает как постнейрон-синаптическую активность, так и внутреннюю обработку нейронов, лучше предсказывает BOLD-сигнал. Таким образом, жирный контраст отражает, в основном, входы нейрона и интегративную обработку нейронов в его теле, а не выходное срабатывание нейронов. Людям электроды могут быть имплантированы только пациентам, которым требуется хирургическое вмешательство в качестве лечения, но данные свидетельствуют о сходной взаимосвязи, по крайней мере, для слуховой коры и первичной зрительной коры. Известно, что места активации, обнаруженные жирным шрифтом фМРТ в областях коры (области поверхности мозга), совпадают с функциональными картами на основе CBF из сканирования ПЭТ . Было показано, что некоторые области размером всего несколько миллиметров, такие как латеральное коленчатое ядро (LGN) таламуса, которое передает визуальные сигналы от сетчатки на зрительную кору, правильно генерируют BOLD-сигнал при представлении визуального ввода. Соседние области, такие как ядро пульвинара, не стимулировались для этой задачи, что указывает на миллиметровое разрешение пространственной протяженности BOLD-ответа, по крайней мере, в ядрах таламуса. Было показано, что в мозгу крысы прикосновение с одним усом вызывает ЖИРНЫЕ сигналы от соматосенсорной коры .

Однако сигнал BOLD не может разделить активные сети с обратной связью и с прямой связью в регионе; медленность сосудистого ответа означает, что окончательный сигнал является суммированной версией всей сети региона; кровоток не прерывается в процессе обработки. Кроме того, как тормозной, так и возбуждающий вход в нейрон от других нейронов суммируется и вносит свой вклад в BOLD-сигнал. Внутри нейрона эти два входа могут нейтрализоваться. На BOLD-ответ также может влиять множество факторов, включая болезнь, седативный эффект, беспокойство, лекарства, расширяющие кровеносные сосуды, и внимание (нейромодуляция).

Амплитуда ЖИВОГО сигнала не обязательно влияет на его форму. Сигнал с большей амплитудой может быть замечен при более сильной нейронной активности, но достигает пика в том же месте, что и более слабый сигнал. Кроме того, амплитуда не обязательно отражает поведенческие характеристики. Сложная когнитивная задача может изначально запускать сигналы с большой амплитудой, связанные с хорошей производительностью, но по мере того, как испытуемый становится лучше в ней, амплитуда может уменьшаться, а производительность остается прежней. Ожидается, что это будет связано с повышением эффективности выполнения задачи. ЖИВОЙ ответ по областям мозга нельзя сравнивать напрямую даже для одной и той же задачи, поскольку плотность нейронов и характеристики кровоснабжения в мозге не постоянны. Тем не менее, ЖИРНЫЙ ответ часто можно сравнить между испытуемыми для одной и той же области мозга и одной и той же задачи.

Более поздняя характеристика BOLD-сигнала использовала оптогенетические методы у грызунов для точного управления возбуждением нейронов при одновременном мониторинге BOLD-ответа с использованием сильнопольных магнитов (метод, иногда называемый «optofMRI»). Эти методы предполагают, что возбуждение нейронов хорошо коррелирует с измеренным BOLD-сигналом, включая приблизительно линейное суммирование BOLD-сигнала по близкорасположенным импульсам возбуждения нейронов. Линейное суммирование - это допущение для широко используемых конструкций фМРТ, связанных с событиями.

Медицинское использование

Составные изображения с фМРТ.

Врачи используют фМРТ, чтобы оценить, насколько рискованна операция на головном мозге или аналогичное инвазивное лечение для пациента, и узнать, как функционирует нормальный, больной или поврежденный мозг. Они отображают мозг с помощью фМРТ, чтобы определить области, связанные с критически важными функциями, такими как речь, движение, восприятие или планирование. Это полезно при планировании операции и лучевой терапии головного мозга. Клиницисты также используют фМРТ для анатомического картирования мозга и обнаружения эффектов опухолей, инсульта, травм головы и головного мозга или таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера , а также нарушений развития, таких как аутизм и т. Д.

ФМРТ-изображение мозга участника Personal Genome Project .

Клиническое использование фМРТ все еще отстает от использования в исследованиях. Пациентов с патологиями головного мозга сканировать с помощью фМРТ труднее, чем молодых здоровых добровольцев, типичных субъектов исследования. Опухоли и поражения могут изменять кровоток способами, не связанными с нейронной активностью, маскируя нейронный HDR. Такие лекарства, как антигистаминные препараты и даже кофеин, могут повлиять на HDR. Некоторые пациенты могут страдать от таких расстройств, как компульсивная ложь, что делает некоторые исследования невозможными. Людям с клиническими проблемами труднее оставаться на одном месте надолго. Использование подголовников или перекусов может повредить эпилептиков, у которых внутри сканера начался припадок; прикусные бруски также могут причинить дискомфорт тем, у кого есть зубные протезы.

Несмотря на эти трудности, фМРТ использовалась в клинической практике для картирования функциональных областей, проверки лево-правой полусферической асимметрии в областях языка и памяти, проверки нейронных коррелятов приступа, изучения того, как мозг частично восстанавливается после инсульта, проверки того, насколько хорошо лекарство или поведенческая терапия помогает выявить начало болезни Альцгеймера и отметить наличие таких расстройств, как депрессия. Картирование функциональных областей и понимание латерализации языка и памяти помогают хирургам избегать удаления критических областей мозга, когда им приходится оперировать и удалять ткань мозга. Это особенно важно при удалении опухолей и у пациентов с трудноизлечимой височной эпилепсией. Поражение опухолей требует предоперационного планирования, чтобы исключить ненужное удаление функционально полезных тканей. Выздоровевшие пациенты с депрессией показали измененную активность фМРТ в мозжечке, и это может указывать на тенденцию к рецидиву. Фармакологическая фМРТ, измеряющая активность мозга после введения лекарств, может использоваться для проверки того, насколько лекарство проникает через гематоэнцефалический барьер, и информации о дозе и эффекте лекарства.

Исследования на животных

Исследования в основном проводятся на нечеловеческих приматах, таких как макака-резус . Эти исследования можно использовать как для проверки или прогнозирования результатов, полученных человеком, так и для проверки самого метода фМРТ. Но исследования трудны, потому что трудно заставить животное оставаться на месте, а типичные стимулы, такие как сок, вызывают движение головы, когда животное глотает его. Также дорого обходится содержание колонии более крупных животных, таких как макаки.

Анализ данных

Цель анализа данных фМРТ - выявить корреляцию между активацией мозга и задачей, которую субъект выполняет во время сканирования. Он также направлен на обнаружение корреляций с конкретными когнитивными состояниями, такими как память и узнавание, индуцированные у субъекта. Однако жирный шрифт активации относительно слаб, поэтому необходимо тщательно контролировать другие источники шума в полученных данных. Это означает, что перед тем, как можно будет начать фактический статистический поиск активации, связанной с задачей, необходимо выполнить ряд этапов обработки полученных изображений. Тем не менее, можно с высокой степенью точности предсказать, например, эмоции, которые испытывает человек, только с помощью фМРТ.

Источники шума

Шум - это нежелательные изменения МР-сигнала от элементов, не представляющих интереса для исследования. Пятью основными источниками шума в фМРТ являются тепловой шум, системный шум, физиологический шум, случайная нейронная активность и различия как в психических стратегиях, так и в поведении людей и между задачами внутри человека. Тепловой шум умножается в соответствии со статической напряженностью поля, но физиологический шум умножается как квадрат напряженности поля. Поскольку сигнал также умножается как квадрат напряженности поля, и поскольку физиологический шум составляет большую долю от общего шума, более высокая напряженность поля выше 3 Тл не всегда дает пропорционально лучшие изображения.

Тепло заставляет электроны перемещаться и искажать ток в детекторе фМРТ, создавая тепловой шум. Тепловой шум возрастает с повышением температуры. Это также зависит от диапазона частот, обнаруживаемых катушкой приемника, и ее электрического сопротивления. Он влияет на все воксели одинаково, независимо от анатомии.

Системный шум исходит от оборудования формирования изображения. Одна из форм - это дрейф сканера, вызванный дрейфом поля сверхпроводящего магнита во времени. Другая форма - это изменения в распределении тока или напряжения самого мозга, вызывающие изменения в приемной катушке и снижающие ее чувствительность. Процедура, называемая согласованием импеданса, используется для обхода этого эффекта индуктивности. Также может быть шум от неоднородного магнитного поля. Это часто корректируется с помощью регулирующих катушек, небольших магнитов, которые физически вставляются, скажем, в рот испытуемого, чтобы исправлять магнитное поле. Неоднородности часто находятся около пазух головного мозга, таких как ухо, и длительная закупорка полости может вызывать дискомфорт. В процессе сканирования MR-сигнал регистрируется в k-пространстве, в котором перекрывающиеся пространственные частоты (то есть повторяющиеся края в объеме выборки) представлены линиями. Преобразование этого в воксели вносит некоторые потери и искажения.

Физиологический шум возникает из-за движения головы и мозга в сканере, вызванного дыханием, биением сердца или движением объекта, напряжением или физическими реакциями, такими как нажатие кнопок. Движения головы вызывают изменение отображения вокселов и нейронов во время сканирования. Поскольку фМРТ получается в виде срезов, после перемещения воксель продолжает относиться к одному и тому же абсолютному местоположению в пространстве, в то время как нейроны под ним изменились бы. Еще одним источником физиологического шума является изменение скорости кровотока, объема крови и использования кислорода с течением времени. Последний компонент составляет две трети физиологического шума, который, в свою очередь, является основным источником общего шума.

Даже при наилучшем дизайне эксперимента невозможно контролировать и ограничивать все другие фоновые стимулы, воздействующие на объект - шум сканера, случайные мысли, физические ощущения и тому подобное. Они вызывают нервную активность независимо от экспериментальной манипуляции. Они не поддаются математическому моделированию и должны контролироваться планом исследования.

Стратегии человека реагировать на раздражитель или реагировать на него и решать проблемы часто меняются с течением времени и в зависимости от задач. Это приводит к изменению нейронной активности от испытания к испытанию внутри субъекта. У разных людей нейронная активность тоже различается по схожим причинам. Исследователи часто проводят пилотные исследования, чтобы увидеть, как участники обычно выполняют поставленную задачу. Они также часто обучают испытуемых тому, как реагировать или реагировать на пробной тренировке перед сканирующей.

Предварительная обработка

Платформа сканера генерирует трехмерный объем головы субъекта каждые TR. Он состоит из массива значений интенсивности вокселей, по одному значению на воксель в сканировании. Воксели располагаются один за другим, разворачивая трехмерную структуру в одну линию. Несколько таких томов из сеанса объединяются, чтобы сформировать объем 4D, соответствующий прогону, в течение периода времени, в течение которого субъект находился в сканере без регулировки положения головы. Этот четырехмерный объем является отправной точкой для анализа. Первая часть этого анализа - предварительная обработка.

Первым этапом предварительной обработки обычно является временная коррекция среза. МРТ-сканер получает разные срезы в одном объеме мозга в разное время, и, следовательно, срезы представляют активность мозга в разные моменты времени. Поскольку это усложняет последующий анализ, применяется временная коррекция, чтобы привести все срезы к одной и той же опорной точке времени. Это делается путем предположения, что временной ход вокселя является плавным, когда он нанесен на график в виде пунктирной линии. Следовательно, значение интенсивности вокселя в другое время, не в выбранных кадрах, может быть вычислено путем заполнения точек для создания непрерывной кривой.

Коррекция движения головы - еще один распространенный этап предварительной обработки. Когда голова движется, нейроны под вокселем перемещаются, и, следовательно, его временной ход теперь в значительной степени соответствует некоторому другому вокселю в прошлом. Следовательно, временная кривая эффективно вырезана и вставлена ​​от одного воксела к другому. Коррекция движения пытается разными способами отменить это, чтобы увидеть, какая отмена вырезания и вставки дает самый плавный временной ход для всех вокселей. Отмена заключается в применении преобразования твердого тела к объему путем сдвига и поворота всех данных объема для учета движения. Преобразованный объем статистически сравнивается с объемом в первый момент времени, чтобы увидеть, насколько хорошо они совпадают, с использованием функции стоимости, такой как корреляция или взаимная информация . Преобразование, дающее функцию минимальной стоимости, выбрано в качестве модели движения головы. Поскольку голова может двигаться самыми разными способами, невозможно найти всех возможных кандидатов; также нет прямо сейчас алгоритма, который обеспечивает глобально оптимальное решение, независимое от первых преобразований, которые мы пробуем в цепочке.

Поправки на искажения учитывают неоднородности поля сканера. Один из методов, описанных ранее, заключается в использовании регулировочных катушек. Другой способ - воссоздать карту основного поля путем получения двух изображений с разным временем эхо-сигнала. Если бы поле было однородным, различия между двумя изображениями также были бы одинаковыми. Обратите внимание, что это не настоящие методы предварительной обработки, поскольку они не зависят от самого исследования. Оценка поля смещения - это реальный метод предварительной обработки, использующий математические модели шума от искажения, такие как марковские случайные поля и алгоритмы максимизации математического ожидания , для коррекции искажения.

В общем, исследования с помощью фМРТ получают как множество функциональных изображений с помощью фМРТ, так и структурное изображение с помощью МРТ. Структурное изображение обычно имеет более высокое разрешение и зависит от другого сигнала, магнитное поле T1 затухает после возбуждения. Чтобы разграничить интересующие области на функциональном изображении, необходимо совместить его со структурным. Даже когда проводится анализ всего мозга, чтобы интерпретировать окончательные результаты, то есть выяснить, в какие области попадают активные воксели, необходимо согласовать функциональное изображение со структурным. Это выполняется с помощью алгоритма совместной регистрации, который работает аналогично алгоритму коррекции движения, за исключением того, что здесь разные разрешения, а значения интенсивности нельзя сравнивать напрямую, поскольку генерирующий сигнал отличается.

Типичные МРТ-исследования позволяют сканировать несколько разных субъектов. Чтобы объединить результаты по всем предметам, можно использовать общий атлас мозга и настроить все мозги так, чтобы они соответствовали атласу, а затем проанализировать их как единую группу. Обычно используются атласы Талаираха, единственный мозг пожилой женщины, созданный Жаном Талаирах , и атласы Монреальского неврологического института (MNI). Вторая - вероятностная карта, созданная путем комбинирования сканированных изображений более сотни людей. Эта нормализация к стандартному шаблону выполняется путем математической проверки, какая комбинация растяжения, сжатия и деформации уменьшает различия между целью и эталоном. Хотя это концептуально похоже на коррекцию движения, необходимые изменения более сложны, чем просто перемещение и вращение, и, следовательно, оптимизация с большей вероятностью будет зависеть от первых преобразований в проверяемой цепочке.

Временная фильтрация - это удаление из сигнала частот, не представляющих интереса. Изменение интенсивности вокселя с течением времени может быть представлено как сумма нескольких различных повторяющихся волн с разными периодами и высотой. График с этими периодами на оси x и высотами на оси y называется спектром мощности , и этот график создается с помощью техники преобразования Фурье . Временная фильтрация сводится к удалению периодических волн, не представляющих для нас интереса, из спектра мощности, а затем повторному суммированию волн с использованием обратного преобразования Фурье для создания нового временного курса для вокселя. Фильтр высоких частот удаляет более низкие частоты, а самая низкая частота, которую можно идентифицировать с помощью этого метода, является обратной величиной двойного TR. Фильтр нижних частот удаляет более высокие частоты, а полосовой фильтр удаляет все частоты, кроме конкретного диапазона, представляющего интерес.

Сглаживание или пространственная фильтрация - это идея усреднения интенсивности соседних вокселей для создания плавной пространственной карты изменения интенсивности в мозгу или интересующей области. Усреднение часто выполняется путем свертки с помощью фильтра Гаусса , который в каждой пространственной точке взвешивает соседние вокселы по их расстоянию, причем веса экспоненциально падают по колоколообразной кривой . Если истинная пространственная протяженность активации, то есть распространение кластера одновременно активных вокселей, совпадает с шириной используемого фильтра, этот процесс улучшает отношение сигнал / шум . Это также заставляет общий шум для каждого воксела следовать распределению колоколообразной кривой, поскольку сложение большого количества независимых идентичных распределений любого типа дает колоколообразную кривую в качестве предельного случая. Но если предполагаемая пространственная протяженность активации не соответствует фильтру, сигнал уменьшается.

статистический анализ

Изображения фМРТ из исследования, показывающие, что части мозга загораются, когда видят дома, и другие части, когда видят лица.
Эти фМРТ-изображения взяты из исследования, показывающего, как части мозга загораются, когда видят дома, и другие части, когда видят лица. Значения «r» являются корреляциями, причем более высокие положительные или отрицательные значения указывают на более сильную взаимосвязь (т. Е. Лучшее совпадение).

Одним из распространенных подходов к анализу данных фМРТ является рассмотрение каждого воксела отдельно в рамках общей линейной модели . Модель предполагает, что в каждый момент времени HDR равен масштабированной и суммированной версии событий, активных в этот момент. Исследователь создает матрицу дизайна, определяющую, какие события активны в любой момент времени. Один из распространенных способов - создать матрицу с одним столбцом на перекрывающееся событие и одной строкой на момент времени и пометить ее, если в этот момент активно конкретное событие, скажем, стимул. Затем каждый принимает определенную форму для HDR, оставляя изменчивой только его амплитуду в активных вокселях. Матрица проекта и эта форма используются для генерации предсказания точного HDR-ответа вокселя в каждый момент времени с использованием математической процедуры свертки . Этот прогноз не включает масштабирование, необходимое для каждого события перед их суммированием.

Базовая модель предполагает, что наблюдаемый HDR - это прогнозируемый HDR, масштабированный по весам для каждого события, а затем добавленный с добавлением шума. Это генерирует набор линейных уравнений с большим количеством уравнений, чем неизвестных. Линейное уравнение имеет точное решение в большинстве случаев, когда уравнения и неизвестные совпадают. Следовательно, можно было выбрать любое подмножество уравнений с числом, равным количеству переменных, и решить их. Но когда эти решения включаются в уравнения, оставленные без учета, возникает несоответствие между правой и левой частями, ошибка. Модель GLM пытается найти масштабные веса, которые минимизируют сумму квадратов ошибки. Этот метод доказуемо оптимален, если ошибка была распределена как кривая колокола и если модель масштабирования и суммирования была точной. Для более математического описания модели GLM см. Обобщенные линейные модели .

Модель GLM не учитывает вклад отношений между несколькими вокселями. В то время как методы анализа GLM оценивают, является ли амплитуда сигнала воксела или области выше или ниже для одного состояния, чем для другого, более новые статистические модели, такие как анализ многовоксельных паттернов (MVPA), используют уникальные вклады нескольких вокселей в популяции вокселей. В типичной реализации классификатор или более простой алгоритм обучается различать испытания для различных условий в подмножестве данных. Затем обученная модель тестируется путем прогнозирования условий оставшихся (независимых) данных. Этот подход чаще всего достигается путем обучения и тестирования на разных сеансах или запусках сканера. Если классификатор является линейным, то обучающая модель представляет собой набор весов, используемых для масштабирования значения в каждом вокселе перед их суммированием, чтобы сгенерировать одно число, которое определяет условие для каждого испытания набора тестов. Более подробная информация об обучении и тестировании классификаторов находится в статистической классификации . Другой метод, использующий тот же набор данных fMRI для распознавания визуальных объектов в человеческом мозгу, зависит от анализа многовоксельных паттернов (вокселей fMRI) и многовидового обучения, которое описано в, этот метод использовал метаэвристический поиск и взаимную информацию для устранения шумных вокселей и выберите значимые ЖЕЛТЫЕ сигналы.

Сочетание с другими методами

Обычно получение сигнала фМРТ совмещают с отслеживанием ответов и времени реакции участников. Иногда одновременно с фМРТ регистрируются физиологические показатели, такие как частота сердечных сокращений, дыхание, проводимость кожи (скорость потоотделения) и движения глаз. Этот метод также можно комбинировать с другими методами визуализации мозга, такими как транскраниальная стимуляция , прямая стимуляция коры головного мозга и, особенно, ЭЭГ . Процедуру фМРТ также можно комбинировать с ближней инфракрасной спектроскопией (NIRS), чтобы получить дополнительную информацию как об оксигемоглобине, так и о дезоксигемоглобине.

Техника фМРТ может дополнять или дополнять другие методы из-за своих уникальных сильных сторон и недостатков. Он может неинвазивно записывать сигналы мозга без риска ионизирующего излучения, присущего другим методам сканирования, таким как компьютерная томография или ПЭТ . Он также может записывать сигнал из всех областей мозга, в отличие от ЭЭГ / МЭГ, которые смещены в сторону кортикальной поверхности. Но временное разрешение фМРТ хуже, чем у ЭЭГ, поскольку HDR занимает десятки секунд, чтобы подняться до своего пика. Таким образом, комбинирование ЭЭГ с фМРТ является потенциально эффективным, потому что у них есть взаимодополняющие сильные стороны: ЭЭГ имеет высокое временное разрешение, а фМРТ - высокое пространственное разрешение. Но одновременное получение данных должно учитывать сигнал ЭЭГ от переменного кровотока, вызванный полем градиента фМРТ, и сигнал ЭЭГ от статического поля. Подробнее см. ЭЭГ и фМРТ .

В то время как фМРТ выделяется своей способностью улавливать нервные процессы, связанные со здоровьем и болезнью, методы стимуляции мозга, такие как транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС), могут изменять эти нервные процессы. Следовательно, комбинация того и другого необходима для исследования механизмов действия лечения ТМС и, с другой стороны, для введения причинности в чисто корреляционные наблюдения. Текущая современная установка для этих одновременных экспериментов TMS / fMRI включает в себя головную катушку большого объема, обычно катушку с птичьей клеткой, с MR-совместимой катушкой TMS, установленной внутри этой катушки с птичьей клеткой. Его применяли во множестве экспериментов по изучению локальных и сетевых взаимодействий. Однако классические установки с катушкой TMS, помещенной внутри катушки для головы типа «птичья клетка», характеризуются плохим соотношением сигнал / шум по сравнению с многоканальными приемными матрицами, используемыми сегодня в клинической нейровизуализации. Более того, наличие катушки ТМС внутри катушки МР-птичьей клетки вызывает артефакты под катушкой ТМС, то есть у объекта стимуляции. По этим причинам в настоящее время были разработаны новые массивы катушек для магнитно-резонансной томографии, предназначенные для одновременных экспериментов TMS / fMRI.

Проблемы с фМРТ

Дизайн

Если исходное состояние слишком близко к максимальной активации, некоторые процессы могут быть представлены неправильно. Еще одним ограничением экспериментального дизайна является движение головы, которое может привести к искусственному изменению интенсивности сигнала фМРТ.

Блочный дизайн против дизайна, связанного с событием

В блочной конструкции два или более условий чередуются блоками. Каждый блок будет иметь продолжительность определенного количества сканирований фМРТ, и в каждом блоке представлено только одно условие. Из-за того, что условия различаются только в интересующем когнитивном процессе, сигнал фМРТ, который различает условия, должен представлять этот когнитивный процесс, представляющий интерес. Это известно как парадигма вычитания. Увеличение сигнала фМРТ в ответ на стимул носит аддитивный характер. Это означает, что амплитуда гемодинамического ответа (HDR) увеличивается, когда несколько стимулов предъявляются в быстрой последовательности. Когда каждый блок чередуется с состоянием покоя, в котором у HDR есть достаточно времени, чтобы вернуться к исходному уровню, в сигнал вносится максимальная степень изменчивости. Таким образом, мы заключаем, что блочные конструкции обладают значительной статистической мощностью. Однако у этого метода есть серьезные недостатки, так как сигнал очень чувствителен к дрейфу сигнала, например движению головы, особенно когда используется только несколько блоков. Еще одним ограничивающим фактором является неправильный выбор исходных условий, поскольку он может помешать сделать значимые выводы. Также есть проблемы с невозможностью повторения многих задач. Поскольку в каждом блоке представлено только одно условие, рандомизация типов стимулов внутри блока невозможна. Это делает тип стимула в каждом блоке очень предсказуемым. Как следствие, участники могут узнать порядок событий.

Конструкции, связанные с событиями, позволяют проводить больше испытаний в реальном мире, однако статистическая мощность схем, связанных с событиями, по своей сути мала, потому что изменение сигнала в ЖИРНОМ сигнале фМРТ после предъявления единственного стимула невелико.

Как блочные, так и связанные с событиями схемы основаны на парадигме вычитания , которая предполагает, что определенные когнитивные процессы могут быть добавлены выборочно в различных условиях. Предполагается, что любая разница в кровотоке (ЖИРНЫЙ сигнал) между этими двумя состояниями отражает различные когнитивные процессы. Кроме того, эта модель предполагает, что когнитивный процесс может быть выборочно добавлен к набору активных когнитивных процессов, не влияя на них.

Исходные условия в сравнении с условиями активности

Мозг никогда не бывает полностью в состоянии покоя. Он никогда не перестает функционировать и запускать нейронные сигналы, а также использовать кислород, пока человек, о котором идет речь, жив. Фактически, в исследовании Stark and Squire, 2001 г., когда ноль не равен нулю: проблема неоднозначных исходных условий в фМРТ , активность в медиальной височной доле (а также в других областях мозга) была значительно выше в состоянии покоя, чем во время нескольких альтернативных исходных значений. условия. Эффект от этой повышенной активности во время отдыха заключался в уменьшении, устранении или даже изменении знака активности во время условий задачи, относящихся к функциям памяти. Эти результаты демонстрируют, что периоды отдыха связаны со значительной познавательной активностью и, следовательно, не являются оптимальным исходным уровнем для задач познания. Чтобы различить исходные условия и условия активации, необходимо интерпретировать много информации. Сюда входят такие простые ситуации, как дыхание. Периодические блоки могут приводить к идентичным данным с другими отклонениями в данных, если человек дышит с регулярной частотой 1 вдох / 5 секунд, и блоки происходят каждые 10 секунд, таким образом ухудшая данные.

Обратный вывод

Методы нейровизуализации, такие как фМРТ и МРТ, позволяют измерить активацию определенных областей мозга в ответ на когнитивные задачи, выполняемые в процессе сканирования. Данные, полученные за это время, позволяют когнитивным нейробиологам получить информацию о роли определенных областей мозга в когнитивной функции. Однако проблема возникает, когда исследователи утверждают, что определенные области мозга идентифицируют активацию ранее обозначенных когнитивных процессов. Полдрак ясно описывает эту проблему:

Обычный вид вывода, который делается из данных нейровизуализации, имеет форму «если когнитивный процесс X задействован, то область мозга Z активна». Однако при чтении дискуссионных разделов нескольких статей фМРТ можно быстро обнаружить эпидемию рассуждений, которая принимает следующую форму:
(1) В настоящем исследовании, когда было представлено сравнение задач A, область мозга Z была активной.
(2) В других исследованиях, когда предполагалось задействовать когнитивный процесс X, активна область Z мозга.
(3) Таким образом, активность области Z в настоящем исследовании демонстрирует задействование когнитивного процесса X путем сравнения заданий A.
Это «обратный вывод», поскольку он ведет от наличия активации мозга к задействованию определенной когнитивной функции.

Обратный вывод демонстрирует логическую ошибку подтверждения того, что вы только что нашли, хотя эта логика может быть подтверждена случаями, когда определенный результат генерируется исключительно конкретным случаем. Что касается мозга и его функций, то редко когда конкретная область мозга активируется только одним когнитивным процессом. Некоторые предложения по повышению легитимности обратного вывода включали как увеличение избирательности ответа в интересующей области мозга, так и увеличение априорной вероятности рассматриваемого когнитивного процесса. Однако Полдрак предполагает, что обратный вывод следует использовать просто как руководство для направления дальнейших исследований, а не как прямое средство интерпретации результатов.

Прямой вывод

Прямой вывод - это метод, основанный на данных, который использует модели активации мозга для различения конкурирующих когнитивных теорий. Он имеет общие черты с логикой диссоциации когнитивной психологии и прямой цепочкой философии . Например, Хенсон обсуждает вклад прямого вывода в дебаты « теория единого процесса против теории двойного процесса » в отношении памяти распознавания . Прямой вывод поддерживает теорию двойного процесса, демонстрируя, что существуют два качественно различных паттерна активации мозга при различении между суждениями « вспомнить и знать ». Основная проблема прямого вывода заключается в том, что это корреляционный метод . Следовательно, нельзя быть полностью уверенным в том, что области мозга, активируемые во время когнитивного процесса, полностью необходимы для выполнения этих процессов. Фактически, есть много известных случаев, которые демонстрируют именно это. Например, было показано, что гиппокамп активируется во время классического кондиционирования , однако исследования повреждений показали, что классическое кондиционирование может происходить без гиппокампа.

Риски

Наиболее распространенным риском для участников исследования фМРТ является клаустрофобия, и сообщается о рисках для беременных женщин пройти процесс сканирования. Сеансы сканирования также подвергают участников воздействию громких высоких шумов от сил Лоренца, индуцированных в градиентных катушках быстрым переключением тока в мощном статическом поле. Переключение градиента также может вызвать в теле токи, вызывающие покалывание в нервах. Имплантированные медицинские устройства, такие как кардиостимуляторы, могут выйти из строя из-за этих токов. Радиочастотное поле катушки возбуждения может нагревать тело, и это требует более тщательного наблюдения у людей, страдающих лихорадкой, диабетиков и людей с проблемами кровообращения. Местные ожоги от металлических ожерелий и других украшений также представляют опасность.

Сильное статическое магнитное поле может вызвать повреждение из-за втягивания близлежащих тяжелых металлических предметов, превращающих их в снаряды.

Нет доказанного риска биологического вреда даже от очень мощных статических магнитных полей. Однако генотоксические (т. Е. Потенциально канцерогенные) эффекты МРТ-сканирования были продемонстрированы in vivo и in vitro, что привело к тому, что недавний обзор рекомендовал «необходимость дальнейших исследований и разумного использования во избежание ненужных обследований в соответствии с принципом предосторожности ». . При сравнении генотоксических эффектов МРТ и КТ Knuuti et al. сообщили, что даже несмотря на то, что повреждение ДНК, обнаруженное после МРТ, было на уровне, сравнимом с уровнем, полученным при сканировании с использованием ионизирующего излучения (коронарная КТ-ангиография с низкой дозой, ядерная визуализация и рентгеновская ангиография), различия в механизме, с помощью которого происходит это повреждение. место предполагает, что риск рака при МРТ, если таковой имеется, неизвестен.

Продвинутые методы

Первые исследования с помощью фМРТ подтвердили, что методика сопоставима с мозговой активностью, которая, как известно, из других методов связана с задачами. К началу 2000-х годов исследования фМРТ начали обнаруживать новые корреляции. Тем не менее их технические недостатки побудили исследователей пробовать более продвинутые способы повышения эффективности как клинических, так и исследовательских исследований.

Лучшее пространственное разрешение

МРТ, как правило, имеет лучшее пространственное разрешение, чем ЭЭГ и МЭГ, но не такое хорошее разрешение, как инвазивные процедуры, такие как одиночные электроды. В то время как типичное разрешение находится в миллиметровом диапазоне, МРТ или МР-спектроскопия сверхвысокого разрешения работает с разрешением в десятки микрометров. В нем используются поля 7 Т, сканеры малого диаметра, подходящие для мелких животных, таких как крысы, и внешние контрастные вещества, такие как мелкодисперсный оксид железа. Для установки человека требуются сканеры большего диаметра, что затрудняет достижение большей напряженности поля, особенно если поле должно быть однородным; для этого также требуется внутренний контраст, такой как BOLD, или нетоксичный внешний контрастный агент, в отличие от оксида железа.

Параллельная визуализация - еще один метод улучшения пространственного разрешения. Это использует несколько катушек для возбуждения и приема. Пространственное разрешение увеличивается как квадратный корень из числа используемых катушек. Это может быть сделано либо с помощью фазированной решетки, в которой катушки объединены параллельно и часто образуют перекрывающиеся области с зазорами в выборке, либо с помощью массивных решеток катушек, которые представляют собой гораздо более плотный набор приемников, отдельных от катушек возбуждения. Однако они лучше улавливают сигналы от поверхности мозга и хуже от более глубоких структур, таких как гиппокамп .

Лучшее временное разрешение

Временное разрешение фМРТ ограничено: (1) механизмом обратной связи, который увеличивает кровоток, работающий медленно; (2) необходимость дождаться восстановления чистой намагниченности перед повторной выборкой среза; и (3) необходимость получения нескольких срезов, чтобы покрыть весь мозг или интересующую область. Эти проблемы решаются передовыми методами улучшения временного разрешения. Использование нескольких катушек сокращает время сбора данных в точном соответствии с используемыми катушками. Другой способ - решить, какие части сигнала имеют меньшее значение, и отбросить их. Это могут быть либо те участки изображения, которые часто повторяются на пространственной карте (то есть небольшие кластеры, периодически усеивающие изображение), либо те участки, которые повторяются нечасто (более крупные кластеры). Первый, фильтр верхних частот в k-пространстве, был предложен Гэри Х. Гловером и его коллегами из Стэнфорда . Эти механизмы предполагают, что исследователь имеет представление об ожидаемой форме активационного изображения.

Типичный ЭПИ градиентного эха использует две градиентные катушки внутри среза и включает сначала одну катушку, а затем вторую, отслеживая набор линий в k-пространстве. Включение обеих градиентных катушек может генерировать наклонные линии, которые быстрее покрывают одно и то же пространство сетки. Обе градиентные катушки также могут быть включены в определенной последовательности для отслеживания формы спирали в k-пространстве. Эта спиральная последовательность построения изображений получает изображения быстрее, чем последовательности градиент-эхо, но требует большего количества математических преобразований (и последующих предположений), поскольку для преобразования обратно в пространство вокселей данные должны быть в форме сетки (набор точек с равным интервалом как в горизонтальном, так и в вертикальном направлениях) .

Новые механизмы контраста

BOLD контраст зависит от кровотока, который является вялым в ответ на раздражитель и подвержен шумным воздействиям. Другие биомаркеры, которые теперь рассматриваются для обеспечения лучшего контраста, включают температуру, кислотность / щелочность (pH), агенты, чувствительные к кальцию, нейрональное магнитное поле и эффект Лоренца. Температурный контраст зависит от изменений температуры мозга от его активности. Первоначальное сжигание глюкозы повышает температуру, а последующий приток свежей холодной крови понижает ее. Эти изменения изменяют магнитные свойства ткани. Поскольку внутренний контраст слишком сложно измерить, для усиления эффекта используются внешние агенты, такие как соединения тулия . Контраст, основанный на pH, зависит от изменений кислотно-щелочного баланса клеток мозга, когда они становятся активными. При этом слишком часто используется внешний агент. Чувствительные к кальцию агенты делают МРТ более чувствительным к концентрации кальция, при этом ионы кальция часто являются посредниками для клеточных сигнальных путей в активных нейронах. Контраст нейронного магнитного поля измеряет магнитные и электрические изменения непосредственно от возбуждения нейронов. Визуализация на основе эффекта Лоренца пытается измерить физическое смещение активных нейронов, несущих электрический ток, в сильном статическом поле.

Коммерческое использование

Некоторые эксперименты показали нейронные корреляты предпочтений людей в отношении брендов. Сэмюэл М. МакКлюр использовал фМРТ, чтобы показать, что дорсолатеральная префронтальная кора , гиппокамп и средний мозг были более активными, когда люди сознательно пили кока-колу, а не когда они пили кока-колу без маркировки. Другие исследования показали активность мозга, которая характеризует предпочтение мужчин спортивным автомобилям, и даже различия между демократами и республиканцами в их реакции на рекламные ролики кампании с изображениями терактов 11 сентября. Компании нейромаркетинга ухватились за эти исследования как за лучший инструмент для опроса предпочтений пользователей, чем традиционный метод опроса. Одной из таких компаний была BrightHouse, ныне закрытая. Другой - это Оксфорд, британская компания Neurosense, которая консультирует клиентов, как они могут потенциально использовать фМРТ в рамках своей маркетинговой деятельности. Третий - это Sales Brain в Калифорнии.

По крайней мере, две компании были созданы для использования фМРТ для обнаружения лжи : No Lie MRI и Cephos Corporation. Стоимость услуг No Lie MRI составляет около 5000 долларов. Эти компании полагаются на доказательства, такие как исследование Джошуа Грина из Гарвардского университета, предполагающее, что префронтальная кора более активна у тех, кто думает о лжи.

Тем не менее, до сих пор ведутся споры о том, достаточно ли надежны эти методы для использования в юридических условиях. Некоторые исследования показывают, что, хотя в целом существует положительная корреляция, есть большие различия между результатами и в некоторых случаях значительные трудности с воспроизведением результатов. Федеральный магистратский судья в Теннесси запретил фМРТ доказательств в поддержку утверждения ответчика о том, что он говорит правду, на том основании, что такие сканированные изображения не соответствуют юридическим стандартам научных доказательств. Большинство исследователей согласны с тем, что способность фМРТ обнаруживать обман в реальной жизни не установлено.

На протяжении всей своей истории использование фМРТ оставалось вне юридических дебатов. Использование этой технологии запрещено из-за пробелов в доказательствах, подтверждающих фМРТ. Во-первых, большая часть доказательств, подтверждающих точность фМРТ, была получена в лаборатории в контролируемых условиях с твердыми фактами. Этот тип тестирования не имеет отношения к реальной жизни. Реальные сценарии могут быть намного сложнее со многими другими влияющими факторами. Было показано, что многие другие факторы, помимо типичной лжи, влияют на НАСЫЩЕННЫЙ. Были проведены тесты, показывающие, что употребление наркотиков изменяет кровоток в головном мозге, что резко влияет на результаты тестирования BOLD. Кроме того, люди с заболеваниями или расстройствами, такими как шизофрения или компульсивная ложь, также могут привести к ненормальным результатам. Наконец, есть этический вопрос, связанный с сканированием фМРТ. Это тестирование BOLD привело к спорам о том, являются ли фМРТ вторжением в частную жизнь. Возможность сканировать и интерпретировать то, что думают люди, может считаться аморальной, и споры по-прежнему продолжаются.

Из-за этих и других факторов доказательства фМРТ были исключены из любой правовой системы. Тестирование слишком неконтролируемое и непредсказуемое. Таким образом, было заявлено, что фМРТ предстоит провести гораздо больше испытаний, прежде чем ее можно будет считать жизнеспособной в глазах правовой системы.

Критика

Некоторые ученые критикуют исследования фМРТа для проблемных статистических анализов, часто основанные на низко- мощности , малые выборки исследований. Другие исследователи фМРТ признали свою работу достоверной. В 2018 году Тернер и его коллеги предположили, что небольшие размеры влияют на воспроизводимость исследований фМРТ, основанных на задачах, и заявили, что даже наборы данных с минимум 100 участниками результаты могут не воспроизводиться должным образом, хотя по этому поводу ведутся споры.

В одном реальном, но сатирическом исследовании фМРТ мертвому лососю были показаны изображения людей в разных эмоциональных состояниях. Авторы представили доказательства, согласно двум различным обычно используемым статистическим тестам, областей мозга лосося, предполагающих значимую активность. Исследование было использовано, чтобы подчеркнуть необходимость более тщательного статистического анализа в исследованиях фМРТ, учитывая большое количество вокселей в типичном сканировании фМРТ и проблему множественных сравнений . До того, как разногласия были обнародованы в 2010 году, от 25 до 40% опубликованных исследований по фМРТ не использовали скорректированные сравнения. Но к 2012 году это число упало до 10%. Доктор Салли Сател, пишущая в Time, предупредила, что, хотя сканирование мозга имеет научную ценность, отдельные области мозга часто служат нескольким целям, и «обратные выводы», обычно используемые в сообщениях прессы, несут значительную вероятность сделать неверные выводы. В 2015 году было обнаружено, что в вычислениях фМРТ была обнаружена статистическая ошибка, которая, вероятно, сделала недействительными по меньшей мере 40 000 исследований фМРТ, проведенных до 2015 года, и исследователи предполагают, что на результаты до исправления ошибки нельзя полагаться. Более того, позже было показано, что то, как каждый устанавливает параметры в программном обеспечении, определяет частоту ложных срабатываний. Другими словами, результат исследования можно определить, изменив параметры программного обеспечения.

В 2020 году профессор Ахмад Харири (Университет Дьюка), один из первых исследователей, использовавших фМРТ, провел крупномасштабный эксперимент, целью которого было проверить надежность фМРТ на отдельных людях. В своем исследовании он скопировал протоколы из 56 опубликованных статей по психологии, в которых использовалась фМРТ. Результаты показывают, что фМРТ имеет низкую надежность, когда дело доходит до отдельных случаев, но хорошую надежность, когда речь идет об общих образцах мышления человека.

Дэниел Амен , психиатр, автор книги « Измени свой мозг и измени свою жизнь» , использовал однофотонную эмиссионную компьютерную томографию или ОФЭКТ, сканирование мозговой активности в попытке сравнить активность мозга человека с известной здоровой моделью. Некоторые говорят, что его клиники подвергают людей вредному облучению без явной пользы.

Смотрите также

Примечания

Цитаты

использованная литература

Учебники

  • EMRF / TRTF (Питер А. Ринк, редактор), Магнитный резонанс: рецензируемое критическое введение ( онлайн-учебник в бесплатном доступе )
  • Джозеф П. Хорнак, Основы МРТ ( онлайн )
  • Ричард Б. Бакстон, Введение в функциональную магнитно-резонансную томографию: принципы и методы , Cambridge University Press, 2002, ISBN  0-521-58113-3
  • Роберто Кабеса и Алан Кингстон, редакторы, Справочник по функциональной нейровизуализации познания, второе издание , MIT Press, 2006, ISBN  0-262-03344-5
  • Huettel, SA; Песня, AW; Маккарти, Г., Функциональная магнитно-резонансная томография, второе издание , 2009 г., Массачусетс: Синауэр, ISBN  978-0-87893-286-3

дальнейшее чтение

внешние ссылки