段凱凱 董昊銘 苗麗雯 蘇學(xué)權(quán) 相 潔 左西年,7

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人腦自適應(yīng)多尺度功能連接的性別差異*

段凱凱1董昊銘2,3,4,5苗麗雯1蘇學(xué)權(quán)6,7相 潔1左西年2,3,4,5,7

(1太原理工大學(xué), 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 太原 030024) (2中國(guó)科學(xué)院行為科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100101)(3中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 心理學(xué)系, 北京 100049) (4中國(guó)科學(xué)院心理研究所磁共振成像研究中心, 北京 100101)(5中國(guó)科學(xué)院心理研究所, 腦與心智畢生發(fā)展研究中心, 北京 100101) (6廣西師范學(xué)院, 體育學(xué)院, 南寧 530000) (7廣西師范學(xué)院, 腦與教育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 南寧 530001)

已有腦成像研究展示了男女腦功能差異, 但功能磁共振信號(hào)的頻率劃分通常基于主觀經(jīng)驗(yàn), 使腦功能性別差異的生物學(xué)解釋遭遇瓶頸。本文提出人腦自適應(yīng)多尺度功能連接算法, 刻畫功能連接的時(shí)空多尺度特性, 揭示出0.06~0.10 Hz的性別差異：男性較強(qiáng)的連接主要與邊緣網(wǎng)絡(luò)和腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)有關(guān), 女性較強(qiáng)的連接主要與腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)、視覺網(wǎng)絡(luò)和額頂網(wǎng)絡(luò)有關(guān)。

性別差異; 功能連接; 腦網(wǎng)絡(luò); 功能磁共振成像; 低頻特性

1 引言

近年來, 隨著認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的快速發(fā)展和對(duì)功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)了解的深入, 有關(guān)腦信號(hào)的頻率研究也被廣泛關(guān)注。fMRI信號(hào)來源于大腦血液中脫氧血紅蛋白含量的動(dòng)態(tài)變化, 是一種非平穩(wěn)非線性變化的信號(hào), 具有復(fù)雜的時(shí)頻特征。另外, fMRI信號(hào)是大腦復(fù)雜的機(jī)理性反映, 不同頻段節(jié)律信號(hào)的生理意義尚無定論, 對(duì)fMRI信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析是當(dāng)下一種較為熱門的研究方向, 但是在已有的研究中, 研究人員多根據(jù)主觀經(jīng)驗(yàn)或經(jīng)典方法將其劃分, 缺乏統(tǒng)一的分頻標(biāo)準(zhǔn), 致使該領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)分頻研究的可重復(fù)性較差, 同時(shí)由于經(jīng)典算法對(duì)數(shù)據(jù)的假設(shè)較多, 未能充分發(fā)掘功能磁共振信號(hào)的自身特性, 也阻礙了我們進(jìn)一步了解它的內(nèi)在生理意義。例如, 在對(duì)fMRI低頻成分的腦功能網(wǎng)絡(luò)研究中, Wu等人(2008)用切比雪夫?yàn)V波器將fMRI信號(hào)分為12個(gè)頻段, 并探討了功能連接的頻率特性, 發(fā)現(xiàn)具有高功能連接系數(shù)的腦功能活動(dòng)集中在特定的低頻段(0.01~0.06 Hz); Salvador, Suckling, Schwarzbauer和Bullmore (2005)以及Salvador等人(2008)基于傅里葉方法對(duì)信號(hào)分頻揭示了較高功能連接系數(shù)的腦功能活動(dòng)分布在低頻段(<0.10 Hz); Achard, Salvador, Whitcher, Suckling和Bullmore (2006)利用小波變換方法分為6個(gè)頻段, 證明了低頻成分(0.03~0.06 Hz)的全腦相關(guān)性最高; Zuo等人(2010)基于濾波器方法揭示了低頻振幅在(0.027~0.073 Hz)頻段有更強(qiáng)的幅值; Liang等人(2012)采用濾波器方法驗(yàn)證了低頻段(0.027~ 0.073 Hz)形成的腦網(wǎng)絡(luò)比0.01~0.027頻段形成的腦網(wǎng)絡(luò)更穩(wěn)定。上述研究均強(qiáng)調(diào)了fMRI信號(hào)低頻成分的功能連接和網(wǎng)絡(luò)特性, 但是在頻率邊界的界定上未能形成統(tǒng)一, 為后續(xù)的驗(yàn)證性和發(fā)現(xiàn)性研究設(shè)置了一定障礙。此外, 上述研究中采用的分頻方法如傅里葉變換、切比雪夫?yàn)V波器等多假設(shè)信號(hào)線性平穩(wěn), fMRI信號(hào)并不能滿足這一點(diǎn), 這也限制了對(duì)其結(jié)果的解釋和推廣, 沒有充分揭示fMRI信號(hào)的完整特性。

本文采用了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多維集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ剿惴▽?duì)fMRI信號(hào)進(jìn)行分頻, 相比傳統(tǒng)分頻方法, 該算法以信號(hào)自身特性為出發(fā)點(diǎn), 從時(shí)間維度和空間維度共同提取信號(hào)有效信息, 可以更加準(zhǔn)確刻畫出信號(hào)的物理過程。為展示這一新方法的應(yīng)用, 我們針對(duì)“性別差異”這一生命科學(xué), 特別是心理學(xué), 領(lǐng)域中長(zhǎng)期以來感興趣的科學(xué)問題, 應(yīng)用上述多尺度自適應(yīng)的分頻方法探究了大腦低頻成分功能連接的性別差異, 嘗試為該算法在腦功能領(lǐng)域的應(yīng)用提供參考。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

本研究招募了66名健康右利手被試, 年齡范圍18~35歲, 其中男性37例, 女性29例, 均無高血壓、心臟病、腦血管病和神經(jīng)精神類疾病, 均簽署知情同意書。所有腦影像掃描均在中國(guó)科學(xué)院心理研究所磁共振中心完成, 磁共振掃描儀為GE (3T)MR750掃描儀, 掃描前用海綿墊將其頭部固定好, 并告知在靜息態(tài)磁共振掃描中保持頭部不動(dòng), 注視屏幕中的十字, 不能入睡。人腦解剖形態(tài)的T1加權(quán)結(jié)構(gòu)磁共振成像參數(shù)設(shè)置如下：翻轉(zhuǎn)角為8度; 層厚為1 mm; 層間距為1 mm; 重復(fù)時(shí)間為6.896 mm; 回波時(shí)間為2.992 mm; 視野為256 mm, 采集矩陣為256 × 256。人腦靜息態(tài)功能的磁共振成像參數(shù)設(shè)置如下：翻轉(zhuǎn)角為10度; 層厚為3.5 mm; 層間距為0.5 mm; 回波時(shí)間為30 mm; 重復(fù)時(shí)間為2000 mm; 視野為220 mm, 采集矩陣為64 × 64。圖像采用中國(guó)科學(xué)院心理研究所腦功能連接組及發(fā)展實(shí)驗(yàn)室研制的連接組計(jì)算平臺(tái)(Connectome Computation System, CCS) (https:// github.com/zuoxinian/CCS) (Zuo et al., 2013; Xu et al., 2015)進(jìn)行預(yù)處理, 首先結(jié)構(gòu)像使用volbrain腦影像在線處理平臺(tái)(http://volbrain.upv.es/)進(jìn)行圖像去噪, 信號(hào)值矯正, 顱骨分割等步驟, 再調(diào)用FreeSurfer (Fischl, 2012)的Recon-all程序?qū)Υ竽X皮層進(jìn)行分割和二維表面重建。靜息態(tài)fMRI圖像預(yù)處理包括：(1)剔除每次掃描的前5個(gè)時(shí)間點(diǎn)共10 s的數(shù)據(jù)。(2)進(jìn)行野點(diǎn)矯正, 掃描時(shí)間矯正、頭動(dòng)矯正, 其中頭動(dòng)使用平均幀平移(meanFD)進(jìn)行量化, meanFD超過0.5 mm的數(shù)據(jù)將被排除(Jo, Saad, Simmons, Milbury, & Cox, 2010; Power, Schlaggar, & Petersen, 2015)。(3)使用基于灰白質(zhì)邊界的配準(zhǔn)方法將個(gè)體的功能像配準(zhǔn)至T1加權(quán)結(jié)構(gòu)像(FreeSurfer：bbregister) (Greve & Fischl, 2009)。(4)對(duì)個(gè)體的功能像進(jìn)行灰質(zhì)、白質(zhì)、腦脊液的分割(Fischl et al., 2002)。(5)回歸個(gè)體白質(zhì)和腦脊液平均時(shí)間序列、使用Frston24頭動(dòng)參數(shù)模型進(jìn)行頭動(dòng)回歸(Yan et al., 2013; Zang et al., 2007)。(6)進(jìn)行時(shí)間序列的帶通濾波(0.01~0.1 Hz)濾波。

2.2 分頻腦網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

本文采用快速多維集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Fast Multi-Dimensional Ensemble Empirical Mode Decomposition, FMEEMD)方法對(duì)fMRI信號(hào)進(jìn)行分頻, 不同于傳統(tǒng)的Fourier變換和小波變換方法, 完全以信號(hào)自身特征為依據(jù)進(jìn)行分解, 分解過程中會(huì)產(chǎn)生不同特征尺度的本征模態(tài)函數(shù)(IMF)并對(duì)其進(jìn)行Hilbert變換可得信號(hào)瞬時(shí)頻率等特性, 是對(duì)信號(hào)的真實(shí)物理過程的反映(Wu, Huang, & Chen, 2009; Wu & Huang, 2009)。在求解fMRI信號(hào)的頻段時(shí), 對(duì)大腦的每個(gè)感興趣區(qū)域(Region Of Interest, ROI)的BOLD信號(hào)分解得到IMF, 再進(jìn)行Hilbert變換得到瞬時(shí)頻率, 同時(shí)引入希爾伯特加權(quán)頻率(Hilbert weighted frequency, HWF) (Xie & Wang, 2006)來反映IMF的平均振蕩頻率(Song, Zhang, & Liu, 2014)。具體計(jì)算方法如下：

(1)對(duì)每個(gè)IMF進(jìn)行Hilbert變換如公式(1)所示

其中P代表柯西準(zhǔn)則值。

(2)計(jì)算其解析信號(hào)：

(3) IMF的瞬時(shí)頻率計(jì)算如公式(5)所示：

(4)每個(gè)IMF的m個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的HWF計(jì)算：

本文計(jì)算了每個(gè)ROI的IMF1到IMF5的HWF值, 得到整個(gè)大腦信號(hào)的IMF1到IMF5的頻率分布, 采用了如圖1所示的方法構(gòu)建不同頻段的腦網(wǎng)絡(luò), 主要過程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、根據(jù)腦圖譜提取感興趣區(qū)域的時(shí)間序列、時(shí)間序列分頻處理、計(jì)算不同頻段范圍節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)矩陣形成腦網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算不同頻段腦網(wǎng)絡(luò)全局和局部特征等, 上述算法將隨未來CCS的新版本發(fā)布。人腦連接組計(jì)劃(Human Connect Project, HCP) (Glasser et al., 2016)提出的最新多模態(tài)皮層分區(qū)涵蓋了迄今最為全面的多模態(tài)腦影像學(xué)信息, 基于此我們提取每個(gè)ROI內(nèi)所有體素的平均時(shí)間序列作為該ROI的時(shí)間序列。HCP皮層分區(qū)將全腦皮層數(shù)據(jù)劃分成360個(gè)ROI作為腦節(jié)點(diǎn), 左右半腦各180個(gè)。由于功能像采集中顳極、眶額等部分的信號(hào)丟失, 最終剩余354個(gè)腦區(qū)。對(duì)每個(gè)被試的354個(gè)腦區(qū)的時(shí)間序列采用如上的FMEEMD方法進(jìn)行分頻處理, 得到4個(gè)頻段的ROI的時(shí)間序列, 然后在各個(gè)頻段下計(jì)算每對(duì)ROI時(shí)間序列之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù), 構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)。

注：彩圖見電子版, 下同

2.3 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

將每個(gè)頻段的功能連接矩陣通過fisher Z變換轉(zhuǎn)換為Z值, 進(jìn)行雙樣本(男女) t檢驗(yàn), 使用FDR矯正進(jìn)行ROI級(jí)別的多重比較校正, 校正后的統(tǒng)計(jì)性顯著性水平為0.05。為便于討論研究發(fā)現(xiàn), 最后再將功能連接矩陣涉及的HCP分區(qū)聯(lián)系到Y(jié)eo的7個(gè)腦功能網(wǎng)絡(luò)(Yeo et al., 2011), 即根據(jù)一個(gè)HCP的分區(qū)所占腦功能網(wǎng)絡(luò)的比例來決定它的網(wǎng)絡(luò)歸屬, 這樣就可以結(jié)合腦區(qū)和網(wǎng)絡(luò)來共同探討不同頻段的大腦功能連接的性別差異。

3 結(jié)果

3.1 不同頻段的腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建結(jié)果

采用FMEEMD方法對(duì)所有被試的數(shù)據(jù)分頻范圍顯示頻率范圍0.01~0.10 Hz, 詳細(xì)頻率范圍分布如圖2所示。其中IMF1的頻段范圍為0.06~ 0.10 Hz, IMF2范圍為0.036~0.06 Hz, IMF3范圍為0.025~0.036 Hz, IMF4范圍為0.01~0.025 Hz。

圖2 頻率范圍分布

圖3展示了4個(gè)頻段上的組水平平均功能連接矩陣, 按照Yeo的7網(wǎng)絡(luò)分區(qū)將所有腦區(qū)重新排序, 矩陣從左至右(從上至下)依次為視覺網(wǎng)絡(luò)、感覺運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、背側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)、腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)、邊緣網(wǎng)絡(luò)、額頂控制網(wǎng)絡(luò)和默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)腦區(qū)與其他腦區(qū)的組水平平均相關(guān)系數(shù)(z值)。研究結(jié)果顯示：隨著頻率段降低, 網(wǎng)絡(luò)間的功能連接逐步以負(fù)連接為主, 而網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部區(qū)域之間也逐步出現(xiàn)較多的負(fù)連接, 七大皮層功能網(wǎng)絡(luò)間模塊化逐漸減弱, 在IMF1 (0.06~0.10 Hz)內(nèi)可發(fā)現(xiàn)7個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的功能連接明顯強(qiáng)于網(wǎng)絡(luò)間的功能連接, 其中默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)間功能連接, 特別是與邊緣網(wǎng)絡(luò)之間的功能連接強(qiáng)于其他網(wǎng)絡(luò), 在該頻段內(nèi), 網(wǎng)絡(luò)間的長(zhǎng)程連接數(shù)量和強(qiáng)度均多于其他頻段; 在IMF2 (0.036~0.06 Hz)內(nèi), 全腦功能連接均有增強(qiáng), 同時(shí)邊緣網(wǎng)絡(luò)、額頂控制網(wǎng)絡(luò)和默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)之間的網(wǎng)絡(luò)間功能連接強(qiáng)度上升, 該三網(wǎng)絡(luò)間的區(qū)分度下降; 在IMF3 (0.025~0.036 Hz)內(nèi), 網(wǎng)絡(luò)間的區(qū)分度進(jìn)一步下降, 只有視覺網(wǎng)絡(luò)、感覺運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、背側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)、腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)保持了較好的網(wǎng)絡(luò)間區(qū)分度, 同時(shí)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的功能連接矩陣也逐漸出現(xiàn)分化, 提示在各網(wǎng)絡(luò)內(nèi)也存在著具有不同連接特性的子模塊; 在IMF4 (0.01~0.025 Hz)內(nèi), 只有視覺網(wǎng)絡(luò)和感覺運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)保持了較好的網(wǎng)絡(luò)完整性, 默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)保持了部分子模塊特性, 其他網(wǎng)絡(luò)則已經(jīng)很難區(qū)分。

3.2 男女差異的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果

磁共振成像掃描期間, 男女未表現(xiàn)出顯著的頭動(dòng)差異(= ?0.58,= 0.57), 因此未將頭動(dòng)作為影響因素考慮在功能連接比較中。將不同頻段下的功能連接矩陣經(jīng)Fisher Z轉(zhuǎn)換后做獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)檢驗(yàn)性別差異, 發(fā)現(xiàn)僅在IMF1 (0.06~0.10 Hz)頻段上功能連接在性別間有顯著的差異(校正后), 其他頻段并無顯著性差異。精確顯示差異的腦區(qū)位置可在HCP腦區(qū)ROI分布中定位, 為L(zhǎng)_FOP1_ ROI和R_V3CD_ROI, L_6ma_ROI和L_10pp_ROI, L_6ma_ROI與 R_10pp_ROI, L_8BM_ROI與 R_8C_ROI。上述腦區(qū)詳細(xì)位置信息和所屬網(wǎng)絡(luò)如表1所示, 性別差異數(shù)據(jù)信息如表2所示, 其中p值經(jīng)FDR校正(< 0.05, 校正后)。研究結(jié)果顯示男性較女性組的功能連接較強(qiáng)的腦區(qū)在左側(cè)6ma和左右側(cè)10pp區(qū)域, 而在左側(cè)FOP1和V3CD、8BM和8C區(qū)域間的功能連接在女性中強(qiáng)于男性。進(jìn)一步從網(wǎng)絡(luò)視角發(fā)現(xiàn), 男性大于女性的功能連接存在于腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)和邊緣網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)間功能連接, 女性比男性較強(qiáng)的功能連接則在腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)和視覺網(wǎng)絡(luò)、額頂控制網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)功能連接, 在其他頻段并未發(fā)現(xiàn)顯著差異。

圖3 不同頻段的功能連接圖

表1 腦區(qū)分布信息表

表2 功能連接性別差異結(jié)果

注：*經(jīng)過FDR矯正

4 討論

本研究首先使用FMEEMD方法對(duì)所有被試的功能磁共振數(shù)據(jù)進(jìn)行了頻率劃分, 根據(jù)已有研究表明, fMRI的高頻信號(hào)可能和頭動(dòng)、血流等因素有關(guān), 同時(shí)不同預(yù)處理流程對(duì)分頻結(jié)果產(chǎn)生較大影響, 由于本研究的主要目的并不在于使用FMEEMD分頻方法區(qū)分fMRI原始信號(hào)中的噪音成分, 而是探究在不同頻率段內(nèi)fMRI信號(hào)可能具有的網(wǎng)絡(luò)特性和男女差異, 因此使用了通常的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程, 同時(shí)重點(diǎn)關(guān)注已有發(fā)現(xiàn)的具有較強(qiáng)生理意義的0.01~0.1 Hz低頻段的信號(hào)。分頻結(jié)果發(fā)現(xiàn)高頻信號(hào)內(nèi)具有較好的腦網(wǎng)絡(luò)模塊化, 同時(shí)網(wǎng)絡(luò)間的功能連接較強(qiáng), 高級(jí)認(rèn)知皮層的模塊化程度最強(qiáng)。而隨著頻率下降, 網(wǎng)絡(luò)模塊化趨勢(shì)減弱, 但是局部連通性和網(wǎng)絡(luò)內(nèi)子模塊化特性逐漸凸顯, 最低頻頻段內(nèi), 只保留了初級(jí)感知覺皮層如視覺網(wǎng)絡(luò)和感覺運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的模塊化, 且網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的子模塊性最強(qiáng), 如默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的部分區(qū)域間功能連接在該頻段內(nèi)強(qiáng)度較高, 提示在該低頻頻段內(nèi)的功能連接, 更傾向于反映初級(jí)感知覺皮層以及局部大腦區(qū)域間的功能連通性。因此, 我們認(rèn)為, 不同頻段內(nèi)的大腦功能磁共振信號(hào)具有不同的功能特性, 這種功能特性可能對(duì)應(yīng)著大腦認(rèn)知功能的層級(jí)性。例如, 在高頻成分內(nèi)的較強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)間連接可能反映的是不同網(wǎng)絡(luò)間的信息傳遞性較強(qiáng), 對(duì)應(yīng)著高級(jí)認(rèn)知功能協(xié)調(diào)不同大腦網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作的特征; 隨著頻率降低, 皮層七大網(wǎng)絡(luò)間模塊化減弱, 可能反映在不同頻段下人腦的模塊化信息處理的尺度差別, 信息主要是相同認(rèn)知功能的成分間傳遞; 而在最低頻段內(nèi)僅保留初級(jí)感知覺皮層的模塊化, 而網(wǎng)絡(luò)內(nèi)不同成分間的連通性都已經(jīng)較低, 可能預(yù)示著在該頻段內(nèi)信息只在負(fù)責(zé)特定具體功能的區(qū)域間具有較好的連通性, 而負(fù)責(zé)高級(jí)認(rèn)知功能的網(wǎng)絡(luò)模式已很難觀察到。因此隨著頻段由高至低, 可能對(duì)應(yīng)著大腦功能從高級(jí)認(rèn)知控制(協(xié)調(diào)負(fù)責(zé)不同功能的腦區(qū)間活動(dòng))到復(fù)雜認(rèn)知功能實(shí)現(xiàn)(實(shí)現(xiàn)特定認(rèn)知能力)再到單一認(rèn)知能力(初級(jí)感知覺加工)的功能層級(jí)性。在此基礎(chǔ)上, 我們進(jìn)一步分析了不同頻段下功能連接的性別差異, 發(fā)現(xiàn)只在IMF1頻段出現(xiàn)了差異, 且多為網(wǎng)絡(luò)間的長(zhǎng)程連接差異, 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)功能連接差異體現(xiàn)在左右腦間的額頂控制網(wǎng)絡(luò)內(nèi), 一定程度上也佐證了上述分頻結(jié)果, 即IMF1較好保留了大腦網(wǎng)絡(luò)特性, 能反映網(wǎng)絡(luò)間的長(zhǎng)程功能連接。

FOP1和V3CD區(qū)域間存在負(fù)向功能連接, 且具有顯著的男女差異。該連接強(qiáng)度在男性中較弱, 女性中較強(qiáng), 說明男性中該兩區(qū)域間的功能關(guān)聯(lián)性較低, 而在女性中存在反向的功能同步性。FOP1比周圍區(qū)域的髓鞘化更強(qiáng), 一般在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)相關(guān)任務(wù)時(shí)激活。該區(qū)域從屬于腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò), 主要負(fù)責(zé)自下而上的認(rèn)知加工, 接收初級(jí)皮層的感覺信息輸入并對(duì)其進(jìn)行反應(yīng)(Eckert et al., 2009)。V3CD區(qū)域?qū)儆谡硗鈧?cè)顳葉皮質(zhì), 毗鄰視覺聯(lián)絡(luò)區(qū)V4 (Abdollahi et al., 2014; Malikovic et al., 2016), 有更多的髓磷脂和較少的皮層厚度, 負(fù)責(zé)對(duì)復(fù)雜的視覺的加工。我們認(rèn)為, 女性在FOP1和V3CD間的反向功能同步性可能預(yù)示著在女性中處理復(fù)雜視覺信息的腦區(qū)與注意相關(guān)的腦區(qū)活動(dòng)間存在一定的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系, 而在男性中這兩個(gè)區(qū)域間的關(guān)聯(lián)性很低, 說明可能僅在女性中存在支持腦功能活動(dòng)的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系(Sorge & Totsch, 2017; Herlitz & Rehnman, 2008)。

在6ma區(qū)域和左右側(cè)10pp區(qū)域間的功能連接在男性中顯著強(qiáng)于女性, 6ma區(qū)域?qū)儆谳o助運(yùn)動(dòng)區(qū)(SMA)的一部分, 在人體中SMA的神經(jīng)元直接投射到脊髓上, 主要控制運(yùn)動(dòng)的內(nèi)部生成規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)序列的規(guī)劃和身體兩側(cè)的協(xié)調(diào), 起到直接控制運(yùn)動(dòng)的作用, 如攀爬和跳躍等具體行為(Serrien, Strens, Oliviero, & Brown, 2002; 張琪涵等, 2014)。該區(qū)域也屬于腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò), 參與自下而上的認(rèn)知調(diào)控。10pp區(qū)域位于眶額和額極皮質(zhì)區(qū)域, 在HCP分區(qū)中該區(qū)域被劃分為11個(gè)子區(qū)域, 10pp是其中一個(gè), 眶額區(qū)域被認(rèn)為是參與許多高級(jí)的認(rèn)知工作, 比如未來行動(dòng)的規(guī)劃和組織, 以及類比的能力等, 是基于抽象的規(guī)劃、情節(jié)記憶和短時(shí)記憶信息的基礎(chǔ)(Bludau et al., 2014), 但是相較于眶額部其他區(qū)域, 10pp區(qū)在工作記憶、語言故事等任務(wù)中表現(xiàn)出了去激活, 僅在運(yùn)動(dòng)任務(wù)中表現(xiàn)出了一定的激活, 我們推測(cè)10pp區(qū)域可能在眶額皮層區(qū)域負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)信息傳入和認(rèn)知規(guī)劃的作用(van Essen, Glasser, Dierker, Harwell, & Coalson , 2012)。我們認(rèn)為, 6ma和雙側(cè)10pp區(qū)域間的功能連接在男性中強(qiáng)于女性, 與上述FOP1和V3CD間的功能連接結(jié)果相呼應(yīng)V3CD和FOP1間的功能連接是基本感知覺信息上傳至高級(jí)認(rèn)知控制區(qū)域的中轉(zhuǎn), 是信息開始進(jìn)入腹側(cè)注意系統(tǒng)自下而上加工的開始, 并且FOP1主要受運(yùn)動(dòng)相關(guān)任務(wù)激活, 而6ma區(qū)域則恰好是屬于輔助運(yùn)動(dòng)區(qū), 它和左右側(cè)10pp區(qū)域的功能連接很可能是腹側(cè)注意系統(tǒng)加工后的信息進(jìn)入高級(jí)認(rèn)知控制的通路, 之后再由眶額部分其他區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。該通路體現(xiàn)了從刺激輸入, 到引起注意分配, 再到高級(jí)皮層形成運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的自下而上加工的完整信息加工通路。而該通路的連通性在女性中弱于男性, 暗示男性在接收外界刺激信息, 并由此作出相關(guān)反應(yīng)的功能通路連通性強(qiáng)于女性, 也符合日常經(jīng)驗(yàn), 即男性更擅長(zhǎng)、可以更迅速對(duì)外界輸入的視覺信息進(jìn)行組織并作出應(yīng)對(duì)。

相比于男性, 女性在左側(cè)8BM和右側(cè)8C區(qū)域之間的功能連接更強(qiáng)。8BM和8C區(qū)域都屬于額頂控制網(wǎng)絡(luò), 8BM區(qū)域主要位于前扣帶回和內(nèi)側(cè)前額葉皮質(zhì)的頂后側(cè)。該區(qū)域在結(jié)構(gòu)上髓鞘化程度較強(qiáng), 在工作記憶任務(wù)中激活, 在數(shù)學(xué)問題背景中的激活強(qiáng)于聽覺理解, 并且具有偏側(cè)化趨勢(shì), 如在關(guān)聯(lián)任務(wù)強(qiáng)于匹配任務(wù)的激活中, 右側(cè)8BM的激活區(qū)域更廣泛。8C區(qū)域主要位于背外側(cè)前額葉皮質(zhì), 背外側(cè)前額葉皮質(zhì)是人類大腦皮層中負(fù)責(zé)高級(jí)認(rèn)知功能的皮層, 主要負(fù)責(zé)執(zhí)行和認(rèn)知功能, 包括工作記憶和認(rèn)知靈活性(Barbey, Koenigs, & Grafman, 2013)等, 是實(shí)施認(rèn)知控制的最重要腦區(qū)之一。8C區(qū)域在結(jié)構(gòu)上髓鞘化程度較低, 在工作記憶任務(wù)上局部激活較強(qiáng), 我們推測(cè), 左側(cè)8BM和右側(cè)8C之間的功能連接, 特別是半球間連接, 體現(xiàn)了大腦在高級(jí)認(rèn)知成分, 特別是在工作記憶和數(shù)字加工上的腦區(qū)間協(xié)調(diào)及整合性上, 女性要強(qiáng)于男性。

綜上所述, 我們認(rèn)為FMEEMD方法可以有效地提取大腦功能磁共振時(shí)間信號(hào)的頻率特性, 同時(shí), 基于FMEEMD方法所得到的男女功能連接差異表明, 男性在由下至上的加工中具有較強(qiáng)的功能連通性, 而女性則在工作記憶相關(guān)的高級(jí)腦區(qū)間表現(xiàn)出了較強(qiáng)的半球間整合性。本研究具有一定的局限性, 例如樣本量較少, 影像學(xué)結(jié)果無法通過多重比較校正, 可能會(huì)導(dǎo)致未在其他頻段發(fā)現(xiàn)性別差異; 同時(shí)本研究結(jié)果基于靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù), 缺少行為數(shù)據(jù)和相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的佐證, 未能充分討論腦影像結(jié)果在行為中的表現(xiàn); 此外在方法學(xué)上, 我們使用了較為保守傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方式, 可能會(huì)導(dǎo)致一定的假陰性結(jié)果, 未來可以使用FMEEMD方法對(duì)原始高質(zhì)量(如multiband)序列采集的功能磁共振數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 探討該方法在數(shù)據(jù)預(yù)處理上的應(yīng)用前景。

5 結(jié)束語

本文采用FMEEMD分解方法有效避免了經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)方式中需要提前定義頻段的缺陷。對(duì)大腦的靜息態(tài)fMRI低頻成分(< 0.1 Hz)進(jìn)行分頻, 得到了4個(gè)頻率段范圍, 從高到低依次為0.06~0.10 Hz, 0.036~0.06 Hz, 0.025~0.036 Hz和0.01~0.025 Hz, 并構(gòu)建了4個(gè)頻段的大腦功能網(wǎng)絡(luò), 討論了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)和網(wǎng)絡(luò)間的功能連接屬性, 隨頻率提高, 功能連接矩陣中的網(wǎng)絡(luò)化程度上升, 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)功能連接下降, 網(wǎng)絡(luò)間功能連接增強(qiáng)。在此基礎(chǔ)上, 我們進(jìn)一步比較了不同頻段內(nèi)功能連接的性別差異, 結(jié)果顯示在0.06~0.10 Hz頻段上, 男性比女性較強(qiáng)的功能連接分別集中在腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)和邊緣網(wǎng)絡(luò)間, 體現(xiàn)了自下而上的加工方式; 女性比男性較強(qiáng)在腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)和視覺網(wǎng)絡(luò)、以及額頂控制網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的功能連接, 體現(xiàn)了高級(jí)皮層在認(rèn)知功能上的協(xié)調(diào)和整合性。本研究展示了FMEEMD分頻算法在功能磁共振數(shù)據(jù)上的應(yīng)用, 為男女差異提供了基于影像的人腦功能連接組學(xué)證據(jù)。

張琪涵, 劉穎, 周菘, 章鵬, 彭國(guó)慧, 宋星, 白學(xué)軍. (2014). 主運(yùn)動(dòng)區(qū)與輔助運(yùn)動(dòng)區(qū)在運(yùn)動(dòng)執(zhí)行與運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)中的作用:一個(gè)近紅外光譜技術(shù)的研究. 見. 北京: 中國(guó)心理學(xué)會(huì).

Abdollahi, R. O., Kolster, H., Glasser, M. F., Robinson, E. C., Coalson, T. S., Dierker, D., Orban, G. A. (2014). Correspondences between retinotopic areas and myelin maps in human visual cortex., 509–524.

Achard, S., Salvador, R., Whitcher, B., Suckling, J., & Bullmore, E. (2006). A resilient, low-frequency, small-world human brain functional network with highly connected association cortical hubs., 63–72.

Barbey, A. K., Koenigs, M., & Grafman, J. (2013). Dorsolateral prefrontal contributions to human working memory., 1195–1205.

Bludau, S., Eickhoff, S. B., Mohlberg, H., Caspers, S., Laird, A. R., Fox, P. T., Amunts, K. (2014). Cytoarchitecture, probability maps and functions of the human frontal pole., 260–275.

Eckert, M. A., Menon, V., Walczak, A., Ahlstrom, J., Denslow, S., Horwitz, A., & Dubno, J. R. (2009). At the heart of the ventral attention system: The right anterior insula., 2530–2541.

Fischl, B. (2012). FreeSurfer., 774–781.

Fischl, B., Salat, D. H., Busa, E., Albert, M., Dieterich, M., Haselgrove, C., Dale, A. M. (2002). Whole brain segmentation: Automated labeling of neuroanatomical structures in the human brain., 341–355.

Glasser, M. F., Coalson, T. S., Robinson, E. C., Hacker, C. D., Harwell, J., Yacoub, E., van Essen, D. C. (2016). A multi- modal parcellation of human cerebral cortex., 171–178.

Greve, D. N., & Fischl, B. (2009). Accurate and robust brain image alignment using boundary-based registration., 63–72.

Herlitz, A., & Rehnman, J. (2008). Sex differences in episodic memory., 52–56.

Jo, H. J., Saad, Z. S., Simmons, W. K., Milbury, L. A., & Cox, R. W. (2010). Mapping sources of correlation in resting state fMRI,with artifact detection and removal., 571–582.

Liang, X., Wang, J. H., Yan, C. G., Shu, N., Xu, K., Gong, G. L., & He, Y. (2012). Effects of different correlation metrics and preprocessing factors on small-world brain functional networks: A resting-state functional MRI study., e32766.

Malikovic, A., Amunts, K., Schleicher, A., Mohlberg, H., Kujovic, M., Palomero-Gallagher, N., Zilles, K. (2016). Cytoarchitecture of the human lateral occipital cortex: Mapping of two extrastriate areas hOc4la and hOc4lp., 1877–1897.

Power, J. D., Schlaggar, B. L., & Petersen, S. E. (2015). Recent progress and outstanding issues in motion correction in resting state fMRI., 536-551.

Salvador, R., Martínez, A., Pomarol-Clotet, E., Gomar, J., Vila, F., Sarró, S., Bullmore, E. (2008). A simple view of the brain through a frequency-specific functional connectivity measure., 279–289.

Salvador, R., Suckling, J., Schwarzbauer, C., & Bullmore, E. (2005). Undirected graphs of frequency-dependent functional connectivity in whole brain networks., 937–946.

Serrien, D. J., Strens, L. H. A., Oliviero, A., & Brown, P. (2002). Repetitive transcranial magnetic stimulation of the supplementary motor area (SMA) degrades bimanual movement control in humans., 89–92.

Song, X. P., Zhang, Y., & Liu, Y. J. (2014). Frequency specificity of regional homogeneity in the resting-state human brain., e86818.

Sorge, R. E., & Totsch, S. K. (2017). Sex differences in pain., 1271–1281.

Van Essen, D. C., Glasser, M. F., Dierker, D. L., Harwell, J., & Coalson, T. (2012). Parcellations and hemispheric asymmetries of human cerebral cortex analyzed on surface-based atlases., 2241–2262.

Wu, C. W., Gu, H., Lu, H. B., Stein, E. A., Chen, J. H., & Yang, Y. H. (2008). Frequency specificity of functional connectivity in brain networks., 1047–1055.

Wu, Z. H., & Huang, N. E. (2009). Ensemble empirical mode decomposition: A noise-assisted data analysis method., 1–41.

Wu, Z. H., Huang, N. E., & Chen, X. Y. (2009). The multi- dimensional ensemble empirical mode decomposition method., 339–372.

Xie, H. B., & Wang, Z. Z. (2006). Mean frequency derived via Hilbert-Huang transform with application to fatigue EMG signal analysis., 114–120.

Xu, T., Yang, Z.,Jiang, L. L., Xing, X. X., Zuo, X. N. (2015). A connectome computation system for discovery science of brain., 86-95.

Yan, C. G., Cheung, B., Kelly, C., Colcombe, S., Craddock, R. C., Di Martino, A., Milham, M. P. (2013). A comprehensive assessment of regional variation in the impact of head micromovements on functional connectomics., 183–201.

Yeo, B. T. T., Krienen, F. M., Sepulcre, J., Sabuncu, M. R., Lashkari, D., Hollinshead, M., Buckner, R. L. (2011). The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity., 1125–1165.

Zang, Y. F., He, Y., Zhu, C. Z., Cao, Q. J., Sui, M. Q., Liang, M., Wang, Y. F. (2007). Altered baseline brain activity in children with ADHD revealed by resting-state functional MRI., 83–91.

Zuo, X. N., Di Martino, A., Kelly, C., Shehzad, Z. E., Gee, D. G., Klein, D. F., Milham, M. P. (2010). The oscillating brain: Complex and reliable., 1432–1445.

Zuo, X. N., Xu, T., Jiang, L. L., Yang, Z., Cao, X. Y., He, Y., Milham, M. P. (2013). Toward reliable characterization of functional homogeneity in the human brain: Preprocessing, scan duration, imaging resolution and computational space., 374–386.

Sex differences in adaptive multi-scale functional connectivity of the human brain

DUAN Kaikai1; DONG HaoMing2,3,4,5; MIAO Liwen1; SU Xuequan6,7; XIANG Jie1; ZUO XiNian2,3,4,5,7

(1College of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China) (2CAS Key Laboratory of Behavioral Science, Institute of Psychology, Beijing 100101, China) (3Department of Psychology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)(4Magnetic Resonance Imaging Research Center, Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) (5Research Center for Lifespan Development of Mind and Brain, Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) (6Institute of Physical Education, Guangxi Teachers Education University, Nanning 530000, China) (7Key Laboratory of Brain and Education, Guangxi Teachers Education University, Nanning 530001, China)

Recent advances on functional magnetic resonance imaging (fMRI) demonstrated sex differences in the brain function. However, no standard on fMRI signal’s frequency division limited further biologically plausible explanation of these observations. In this work, we proposed a fast-multi-dimensional ensemble empirical mode decomposition to extract their multi-scale features of fMRI signal. We found that: this method can perform adaptive frequency allocation for the resting-state fMRI signal, whereby the built multi-scale function network in the frequency brain of 0.06 ~ 0.10 Hz showed significant sex differences regarding its connectivity; males had strong functional connectivity primarily within the limbic network and ventral attention network whereas females presented their strong functional connectivity mainly related to the visual network, ventral attention network and frontoparietal control network. These findings present a new method for the analysis of functional MRI images and provided brain imaging evidence on sex differences in functional connectomics.

sex differences; functional connectivity; brain network; functional magnetic resonance imaging; low frequency characteristics

2018–01–22

* 國(guó)家自然科學(xué)基金(61503272, 61305142, 61373101)、山西省自然科學(xué)青年基金(2015021090, 201601D202042)、山西省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(201603D111014)、博士后基金(2016M601287)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(BUAA-VR-15KF-16)和山西省回國(guó)留學(xué)人員科研資助項(xiàng)目(No.2016-037)資助。

左西年, E-mail: zuoxn@psych.ac.cn; 相潔, E-mail: xiangjie@tyut.edu.cn

B845

10.3724/SP.J.1042.2018.01567