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编程问答

脑与认知科学3 脑神经影像下

發(fā)布時(shí)間:2025/4/14 编程问答 36 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 脑与认知科学3 脑神经影像下 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

腦與認(rèn)知科學(xué)3 腦神經(jīng)影像下

  • Diffusion MRI
  • functional MRI
    • task-fMRI
    • rs-fMRI

這一講繼續(xù)介紹腦神經(jīng)影像的常用方法。上一講提到了MRI,這一講介紹MRI更細(xì)致的一些應(yīng)用。

Diffusion MRI

Diffusion MRI同樣是利用MRI的機(jī)器,但在掃描的時(shí)候我們要試圖掃描水分子的運(yùn)動。因?yàn)樽杂傻乃肿优c位于神經(jīng)元中的水分子運(yùn)動行為會有很大差別,自由水分子在三維空間中幾乎是處于自由擴(kuò)散(free diffusion)狀態(tài)的;而神經(jīng)纖維中的水分子只能按纖維的走向擴(kuò)散。

基于這個想法,我們可以試圖將水分子的運(yùn)動規(guī)律與神經(jīng)纖維束的形狀、走向聯(lián)系起來,這種方法叫Diffusion Tensor Image(DTI)。DTI分為兩個步驟,計(jì)算水分子的Diffusion tensor,然后基于Diffusion tensor做神經(jīng)纖維在三維空間中的重構(gòu)。水分子擴(kuò)散的范圍可以用二次曲面圍起來,自由擴(kuò)散時(shí)就是球面,在神經(jīng)纖維中擴(kuò)散時(shí)就是橢球面。二次曲面可以用矩陣(張量,這個叫Diffusion Tensor)表示,矩陣的特征值就是二次曲面的半軸長、最長的半軸長對應(yīng)的特征向量就是神經(jīng)纖維的走向,另外兩個特征向量對應(yīng)的是神經(jīng)纖維的粗細(xì)。


如果我們做了足夠的追蹤,得到的比較完整的水分子的運(yùn)動軌跡,就可以將他們Diffusion tensor可以計(jì)算出來的神經(jīng)纖維走向與粗細(xì)計(jì)算出來,并用圖像學(xué)的技術(shù)在三維圖中重構(gòu)出來。

CT/MRI/Diffusion MRI是最常用的三種做大腦結(jié)構(gòu)性掃描圖像的方法。CT和MRI是做大腦皮質(zhì)結(jié)構(gòu)的,MRI做出來的圖分辨率會高一些;Diffusion MRI是用來掃描神經(jīng)纖維束的走向的。

functional MRI

functional MRI與前面提到的(structural) MRI相對,functional MRI不是為了掃描大腦的整體結(jié)構(gòu),而是掃描特定的功能區(qū),也就是說MRI是研究大腦結(jié)構(gòu)的;functional MRI是研究大腦功能的。functional MRI通常有兩種,一種是task functional MRI (task-fMRI),另一種是rest-state functional MRI (rs-fMRI)。task-fMRI就是讓被試對象進(jìn)入到機(jī)器里之后按指示完成一些行為,以判斷大腦相應(yīng)功能區(qū)的活動;rs-fMRI就是讓被試對象大腦完全放空,目的是觀察在沒有特殊活動下的大腦狀態(tài),并試圖觀察出神經(jīng)纖維的相互連接的特征。

task-fMRI

task-fMRI的原理可以用這張圖片說明。假設(shè)黃色的是血管,那個圈圈表示神經(jīng)細(xì)胞,紅色的小球表示帶著氧氣的血液,白色的小球表示沒有氧氣的血液。當(dāng)神經(jīng)細(xì)胞休息的時(shí)候,血細(xì)胞是比較少的,運(yùn)輸來的氧氣也是比較少的;當(dāng)神經(jīng)細(xì)胞激活的時(shí)候,血細(xì)胞就堵車了,運(yùn)輸來的氧氣也就非常的多。


這個過程可以用下面的圖來表述:神經(jīng)元激活后,新陳代謝增加,因此血流會增加,帶氧氣的紅細(xì)胞會增加,MRI信號其實(shí)就是Blood Oxygenation level dependent (BOLD)信號。這種信號可以用來識別出激活的神經(jīng)元。當(dāng)被試對象在做特定任務(wù)的時(shí)候,血氧會集中供應(yīng)大腦的某些區(qū)域,說明這些區(qū)域的神經(jīng)元處于被激活的狀態(tài),被激活的目的就是處理這些特定的任務(wù)。

下圖是fMRI原始圖像序列的處理過程。因?yàn)閒MRI需要在非常短的時(shí)間內(nèi)做多次掃描以對BOLD訊號做采樣,所以每次采樣得到的圖像是非常模糊的。我們的目的是把一系列模糊的圖像變成最右邊那種用顏色深淺標(biāo)識神經(jīng)活化率的圖,發(fā)光區(qū)域表示在執(zhí)行特定任務(wù)時(shí),大腦的這些區(qū)域是顯著活躍的。

rs-fMRI

當(dāng)大腦處于放空狀態(tài)時(shí),還是會有部分區(qū)域是活躍的,這部分區(qū)域叫Default-mode network(DMN)。這是一個預(yù)備著的區(qū)域,活躍的目的是為了讓大腦隨時(shí)可以喚醒處理突然的外界信號。

研究大腦區(qū)域的鏈接還可以用圖論的方法。大腦中某些區(qū)域的神經(jīng)元彼此之間聯(lián)系會更緊密一點(diǎn),他們應(yīng)該就是功能上比較協(xié)同的區(qū)域。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的脑与认知科学3 脑神经影像下的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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