Функциональная магнитно-резонансная томография или функциональная МРТ ( фМРТ ) измеряет активность мозга, выявляя изменения, связанные с кровотоком . [1] [2] Этот метод основан на том факте, что мозговой кровоток и нейронная активация связаны. Когда область мозга задействована, приток крови к этой области также увеличивается. [3]
Основная форма фМРТ использует контраст, зависящий от уровня кислорода в крови (BOLD), [4], открытый Сэйдзи Огавой в 1990 году. Это тип специализированного сканирования мозга и тела, используемый для картирования нейронной активности в головном или спинном мозге людей или других животных путем визуализации изменения кровотока ( гемодинамической реакции ), связанного с использованием энергии клетками мозга. [4] С начала 1990-х годов фМРТ стала доминировать в исследованиях по картированию мозга , поскольку она не предполагает использования инъекций, хирургического вмешательства, приема веществ или воздействия ионизирующего излучения. [5] Эта мера часто искажается шумом из различных источников; поэтому для извлечения основного сигнала используются статистические процедуры. Результирующая активация мозга может быть графически представлена путем цветового кодирования силы активации по всему мозгу или определенной изучаемой области. Метод может локализовать активность с точностью до миллиметров, но при использовании стандартных методов не лучше, чем в течение окна в несколько секунд. [6] Другими методами получения контраста являются артериальная спиновая маркировка [7] и диффузионная МРТ . Диффузионная МРТ похожа на BOLD фМРТ, но обеспечивает контрастность, основанную на величине диффузии молекул воды в мозге.
В дополнение к обнаружению BOLD-ответов от активности, вызванной задачами или стимулами, фМРТ может измерять состояние покоя или состояние негативной задачи, которое показывает базовую BOLD-дисперсию субъектов. Начиная примерно с 1998 года исследования показали существование и свойства сети режима по умолчанию , функционально связанной нейронной сети очевидных состояний мозга в состоянии покоя .
фМРТ используется в исследованиях и в меньшей степени в клинической работе. Она может дополнять другие измерения физиологии мозга, такие как электроэнцефалография (ЭЭГ) и ближняя инфракрасная спектроскопия (NIRS). Изучаются новые методы, которые улучшают как пространственное, так и временное разрешение, и они в основном используют биомаркеры, отличные от сигнала BOLD. Некоторые компании разработали коммерческие продукты, такие как детекторы лжи, основанные на методах фМРТ, но считается, что исследования недостаточно развиты для широкого коммерческого использования. [8]
Концепция фМРТ основывается на более ранней технологии сканирования МРТ и открытии свойств крови, богатой кислородом. МРТ-сканирование мозга использует сильное, постоянное, статическое магнитное поле, выраженное в Теслах (Тл), для выравнивания ядер в изучаемой области мозга. Затем применяется другое магнитное поле, градиентное поле, для пространственного определения местоположения различных ядер. Наконец, воспроизводится радиочастотный (РЧ) импульс, чтобы подтолкнуть ядра к более высоким уровням намагниченности, причем эффект теперь зависит от того, где они расположены. Когда РЧ-поле удаляется, ядра возвращаются в свое исходное состояние, а энергия, которую они излучают, измеряется катушкой для воссоздания положений ядер. Таким образом, МРТ обеспечивает статическое структурное представление мозгового вещества. Центральным направлением фМРТ было расширение МРТ для захвата функциональных изменений в мозге, вызванных нейронной активностью. Различия в магнитных свойствах артериальной (богатой кислородом) и венозной (бедной кислородом) крови обеспечили эту связь. [9]
С 1890-х годов было известно, что изменения в кровотоке и оксигенации крови в мозге (совместно известные как гемодинамика мозга ) тесно связаны с нейронной активностью. [10] Когда нейроны становятся активными, локальный приток крови к этим областям мозга увеличивается, и богатая кислородом (оксигенированная) кровь вытесняет обедненную кислородом (дезоксигенированную) кровь примерно через 2 секунды. Это достигает пика в течение 4–6 секунд, прежде чем вернуться к исходному уровню (и, как правило, немного ниже). Кислород переносится молекулой гемоглобина в эритроцитах . Дезоксигенированный гемоглобин (dHb) более магнитен ( парамагнитен ), чем оксигенированный гемоглобин (Hb), который практически устойчив к магнетизму ( диамагнитен ). Это различие приводит к улучшению сигнала МР, поскольку диамагнитная кровь меньше мешает магнитному сигналу МР. Это улучшение можно сопоставить, чтобы показать, какие нейроны активны в данный момент. [11]
В конце 19 века Анджело Моссо изобрел «весы для измерения кровообращения человека», которые могли неинвазивно измерять перераспределение крови во время эмоциональной и интеллектуальной деятельности. [12] Однако, хотя Уильям Джеймс кратко упомянул их в 1890 году, детали и точная работа этих весов и экспериментов, которые Моссо проводил с ними, оставались в значительной степени неизвестными до недавнего открытия оригинального инструмента, а также отчетов Моссо Стефано Сандроне и коллег. [13] Анджело Моссо исследовал несколько критических переменных , которые все еще актуальны в современной нейровизуализации, такие как « соотношение сигнал/шум », соответствующий выбор экспериментальной парадигмы и необходимость одновременной регистрации различных физиологических параметров . [13] Рукописи Моссо не содержат прямых доказательств того, что весы действительно способны измерять изменения мозгового кровотока, вызванные познанием , [13] однако современная репликация, выполненная Дэвидом Т. Филдом [14], теперь продемонстрировала — с использованием современных методов обработки сигналов, недоступных Моссо, — что весовой аппарат такого типа способен обнаруживать изменения мозгового объема крови, связанные с познанием. [ необходима ссылка ]
В 1890 году Чарльз Рой и Чарльз Шеррингтон впервые экспериментально связали функцию мозга с его кровотоком в Кембриджском университете . [15] Следующим шагом к решению вопроса о том, как измерить приток крови к мозгу, стало открытие Лайнуса Полинга и Чарльза Кориелла в 1936 году того, что богатая кислородом кровь с Hb слабо отталкивалась магнитными полями, в то время как обедненная кислородом кровь с dHb притягивалась магнитным полем, хотя и слабее, чем ферромагнитные элементы, такие как железо. Сейджи Огава из лабораторий AT&T Bell осознал, что это можно использовать для дополнения МРТ, которая могла бы изучать только статическую структуру мозга, поскольку различные магнитные свойства dHb и Hb, вызванные притоком крови к активированным областям мозга, вызывали бы измеримые изменения в сигнале МРТ. ЖИРНЫЙ ШРИФТ — это контраст МРТ dHb, открытый в 1990 году Огавой. В основополагающем 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 манипулировать уровнем кислорода в крови, они меняли долю кислорода, вдыхаемого животными. По мере того, как эта доля падала, на МРТ отображалась карта кровотока в мозге. Они проверили это, поместив пробирки с оксигенированной или дезоксигенированной кровью и создав отдельные изображения. Они также показали, что градиентно-эхо-изображения, которые зависят от формы потери намагниченности, называемой распадом T 2 * , дают наилучшие изображения. Чтобы показать, что эти изменения кровотока связаны с функциональной активностью мозга, они изменили состав воздуха, которым дышат крысы, и сканировали их, отслеживая активность мозга с помощью ЭЭГ. [16] Первая попытка обнаружить региональную активность мозга с помощью МРТ была предпринята Белливо и его коллегами [17] в Гарвардском университете с использованием контрастного вещества Магневист, парамагнитного вещества, остающегося в кровотоке после внутривенной инъекции. Однако этот метод не популярен в фМРТ человека из-за неудобств, связанных с инъекцией контрастного вещества, а также из-за того, что вещество остается в крови только в течение короткого времени. [18]
Три исследования 1992 года были первыми, в которых изучалось использование контраста BOLD на людях. Кеннет Квонг и его коллеги, используя как градиентное эхо, так и инверсионно-восстановительную эхо-планарную визуализацию (EPI) при напряженности магнитного поля 1,5 Тл, опубликовали исследования, показывающие четкую активацию зрительной коры человека . [19] Таким образом, команда из Гарварда показала, что как кровоток, так и объем крови локально увеличивались в активности нервной ткани. Огава и Угурбил провели аналогичное исследование с использованием более сильного магнитного поля (4,0 Тл) в лаборатории Угурбила в Университете Миннесоты, создавая изображения с более высоким разрешением, которые показывали активность, в основном следующую за серым веществом мозга, как и следовало ожидать; кроме того, они показали, что сигнал фМРТ зависел от уменьшения T2*, что согласуется с механизмом BOLD. Распад T2* вызван намагниченными ядрами в объеме пространства, теряющими магнитную когерентность (поперечную намагниченность) как из-за столкновений друг с другом, так и из-за различий в силе 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 двигательной коре, области мозга на последнем этапе схемы, контролирующей произвольные движения. Магнитные поля, последовательности импульсов, процедуры и методы, используемые в этих ранних исследованиях, все еще используются в современных исследованиях фМРТ. Но сегодня исследователи обычно собирают данные с большего количества срезов (используя более сильные магнитные градиенты), а также предварительно обрабатывают и анализируют данные с помощью статистических методов. [20]
Мозг не хранит много глюкозы, своего основного источника энергии. Когда нейроны становятся активными, возвращение их в исходное состояние поляризации требует активной перекачки ионов через мембраны нейронных клеток в обоих направлениях. Энергия для этих ионных насосов в основном вырабатывается из глюкозы. Больше крови поступает для транспортировки большего количества глюкозы, также принося больше кислорода в форме оксигенированных молекул гемоглобина в эритроцитах. Это происходит как из-за более высокой скорости кровотока, так и из-за расширения кровеносных сосудов. Изменение кровотока локализуется в пределах 2 или 3 мм от того места, где происходит нейронная активность. Обычно приносимого кислорода больше, чем кислорода, потребляемого при сжигании глюкозы (еще не установлено, является ли большая часть потребления глюкозы окислительной), и это вызывает чистое снижение дезоксигенированного гемоглобина (dHb) в кровеносных сосудах этой области мозга. Это изменяет магнитные свойства крови, заставляя ее меньше мешать намагничиванию и его возможному распаду, вызванному процессом МРТ. [21]
Мозговой кровоток (CBF) по-разному соответствует потребляемой глюкозе в разных областях мозга. Первоначальные результаты показывают, что в таких областях, как миндалевидное тело , базальные ганглии , таламус и поясная кора , которые задействованы для быстрых реакций, приток глюкозы больше, чем ее потребление. В областях, которые более созерцательны, таких как боковая лобная и боковая теменная доли, кажется, что входящий поток меньше потребления. Это влияет на чувствительность BOLD. [22]
Гемоглобин отличается тем, как он реагирует на магнитные поля, в зависимости от того, имеет ли он связанную молекулу кислорода. Молекула dHb больше притягивается магнитными полями. Следовательно, она искажает окружающее магнитное поле, индуцированное сканером МРТ, заставляя ядра там быстрее терять намагниченность через распад T 2 * . Таким образом, последовательности импульсов МР, чувствительные к T 2 *, показывают больше сигнала МР там, где кровь сильно насыщена кислородом, и меньше там, где ее нет. Этот эффект увеличивается пропорционально квадрату силы магнитного поля. Следовательно, сигнал фМРТ нуждается как в сильном магнитном поле (1,5 Тл или выше), так и в последовательности импульсов, такой как EPI, которая чувствительна к контрасту T 2 * . [23]
Физиологическая реакция кровотока в значительной степени определяет временную чувствительность, то есть насколько точно мы можем измерить, когда нейроны активны, в BOLD fMRI. Основной параметр разрешения по времени (время выборки) обозначается TR; TR определяет, как часто конкретный срез мозга возбуждается и теряет свою намагниченность. TR могут варьироваться от очень коротких (500 мс) до очень длинных (3 с). Для fMRI, в частности, гемодинамический ответ длится более 10 секунд, увеличиваясь мультипликативно (то есть как пропорция текущего значения), достигая пика через 4–6 секунд, а затем мультипликативно уменьшаясь. Изменения в системе кровотока, сосудистой системе, интегрируют ответы на нейронную активность с течением времени. Поскольку этот ответ является плавной непрерывной функцией, выборка с все более быстрыми TR не помогает; она просто дает больше точек на кривой ответа, которую 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 полученных эффективных точек данных. [24]
Изменение сигнала МР от нейронной активности называется гемодинамическим ответом (HR). Он отстает от нейронных событий, вызывающих его, на пару секунд, поскольку сосудистой системе требуется некоторое 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 распространяется на плоское плато, в то время как нейроны остаются активными. После прекращения активности сигнал BOLD падает ниже исходного уровня, базовой линии, явление, называемое недобором. Со временем сигнал восстанавливается до базовой линии. Есть некоторые доказательства того, что постоянные метаболические потребности в области мозга способствуют недобору. [25]
Механизм, посредством которого нервная система обеспечивает обратную связь с сосудистой системой о ее потребности в большем количестве глюкозы, частично заключается в высвобождении глутамата как части нейронной активации. Этот глутамат влияет на близлежащие поддерживающие клетки, астроциты , вызывая изменение концентрации ионов кальция . Это, в свою очередь, высвобождает оксид азота в точке контакта астроцитов и кровеносных сосудов среднего размера, артериол . Оксид азота является вазодилататором, заставляя артериолы расширяться и втягивать больше крови. [26]
Сигнал ответа отдельного вокселя с течением времени называется его временным ходом. Обычно нежелательный сигнал, называемый шумом, от сканера, случайной мозговой активности и подобных элементов, такой же большой, как и сам сигнал. Чтобы устранить их, исследования фМРТ повторяют предъявление стимула несколько раз. [27]
Пространственное разрешение исследования фМРТ относится к тому, насколько хорошо оно различает близлежащие местоположения. Оно измеряется размером вокселей, как в МРТ. Воксель — это трехмерный прямоугольный кубоид, размеры которого задаются толщиной среза, площадью среза и сеткой, накладываемой на срез процессом сканирования. Исследования всего мозга используют воксели большего размера, в то время как те, которые фокусируются на определенных областях интереса, обычно используют меньшие размеры. Размеры варьируются от 4 до 5 мм или при ламинарном разрешении фМРТ (лфМРТ) до субмиллиметра. [28] Меньшие воксели содержат в среднем меньше нейронов, включают меньший кровоток и, следовательно, имеют меньший сигнал, чем большие воксели. Меньшие воксели подразумевают более длительное время сканирования, поскольку время сканирования напрямую увеличивается с количеством вокселей на срез и количеством срезов. Это может привести как к дискомфорту для субъекта внутри сканера, так и к потере сигнала намагничивания. Воксель обычно содержит несколько миллионов нейронов и десятки миллиардов синапсов , при этом фактическое число зависит от размера вокселя и области мозга, которая отображается. [29]
Сосудистая артериальная система, снабжающая свежей кровью, разветвляется на все более мелкие сосуды по мере того, как она попадает на поверхность мозга и в области внутри мозга, достигая кульминации в связанном капиллярном русле внутри мозга. Дренажная система, аналогичным образом, сливается во все более крупные вены , поскольку она уносит обедненную кислородом кровь. Вклад dHb в сигнал фМРТ исходит как от капилляров вблизи области активности, так и от более крупных дренирующих вен, которые могут находиться дальше. Для хорошего пространственного разрешения сигнал от крупных вен необходимо подавить, поскольку он не соответствует области, где происходит нейронная активность. Этого можно добиться либо с помощью сильных статических магнитных полей, либо с помощью последовательностей импульсов спин-эхо. [30] С их помощью фМРТ может исследовать пространственный диапазон от миллиметров до сантиметров и, следовательно, может идентифицировать области Бродмана (сантиметры), подкорковые ядра, такие как хвостатое ядро , скорлупа и таламус, а также подполя гиппокампа, такие как объединенная зубчатая извилина / CA3 , CA1 и подлежащее ядро . [31]
Временное разрешение — это наименьший временной период нейронной активности, надежно выделяемый фМРТ. Одним из элементов, определяющих это, является время выборки, TR. Однако ниже TR в 1 или 2 секунды сканирование просто генерирует более острые кривые гемодинамического ответа (HR), не добавляя много дополнительной информации (например, сверх того, что альтернативно достигается путем математической интерполяции промежутков кривых при более низком TR). Временное разрешение можно улучшить, разновременно предъявляя стимулы в испытаниях. Если треть испытаний данных выбирается нормально, треть — в 1 с, 4 с, 7 с и т. д., а последняя треть — в 2 с, 5 с и 8 с, объединенные данные обеспечивают разрешение в 1 с, хотя и с общим количеством событий, составляющим всего одну треть.
Необходимое временное разрешение зависит от времени обработки мозгом различных событий. Примером широкого диапазона здесь является система обработки зрительной информации. То, что видит глаз, регистрируется на фоторецепторах сетчатки в течение миллисекунды или около того. Эти сигналы поступают в первичную зрительную кору через таламус за десятки миллисекунд. Нейронная активность, связанная с актом видения, длится более 100 мс. Быстрая реакция, например, виляние, чтобы избежать автомобильной аварии, занимает около 200 мс. Примерно через полсекунды наступает осознание и осмысление инцидента. Воспоминание о похожем 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 использованием фМРТ изучают мозговые процессы, длящиеся несколько секунд, при этом исследование проводится в течение нескольких десятков минут. В течение этого времени субъекты могут двигать головой, и это движение головы необходимо корректировать. Так же происходит дрейф базового сигнала с течением времени. Скука и обучение могут изменять как поведение субъекта, так и когнитивные процессы. [32]
Когда человек выполняет две задачи одновременно или в перекрывающейся манере, ожидается, что реакция BOLD будет складываться линейно. Это фундаментальное предположение многих исследований фМРТ, которое основано на принципе, что непрерывно дифференцируемые системы могут вести себя линейно, когда возмущения малы; они линейны до первого порядка. Линейное сложение означает, что единственная операция, разрешенная для отдельных ответов до того, как они будут объединены (сложены), — это отдельное масштабирование каждого из них. Поскольку масштабирование — это просто умножение на постоянное число, это означает, что событие, которое вызывает, скажем, в два раза большую нейронную реакцию, чем другое, может быть смоделировано как первое событие, представленное дважды одновременно. Тогда HR для удвоенного события просто вдвое больше, чем для одиночного события.
В той степени, в которой поведение линейно, ход времени реакции BOLD на произвольный стимул может быть смоделирован путем свертки этого стимула с импульсным ответом BOLD. Точное моделирование хода времени важно для оценки величины реакции BOLD. [33] [34]
Это сильное предположение было впервые изучено в 1996 году Бойнтоном и коллегами, которые проверили влияние на первичную зрительную кору паттернов, мерцающих 8 раз в секунду и предъявляемых в течение 3–24 секунд. Их результат показал, что при увеличении визуального контраста изображения форма HR оставалась прежней, но ее амплитуда увеличивалась пропорционально. За некоторыми исключениями, ответы на более длинные стимулы также можно было вывести, суммируя ответы на несколько более коротких стимулов, суммирующихся до той же более длинной длительности. В 1997 году Дейл и Бакнер проверили, суммируются ли отдельные события, а не блоки некоторой длительности, таким же образом, и обнаружили, что это так. Но они также обнаружили отклонения от линейной модели на временных интервалах менее 2 секунд.
Источником нелинейности в ответе фМРТ является рефрактерный период, когда активность мозга от предъявленного стимула подавляет дальнейшую активность при последующем, аналогичном стимуле. По мере того, как стимулы становятся короче, рефрактерный период становится более заметным. Рефрактерный период не меняется с возрастом, как и амплитуды HR [ необходима ссылка ] . Период отличается в разных областях мозга. Как в первичной моторной коре , так и в зрительной коре амплитуда HR линейно масштабируется с длительностью стимула или ответа. В соответствующих вторичных областях, дополнительной моторной коре , которая участвует в планировании двигательного поведения, и чувствительной к движению области V5, наблюдается сильный рефрактерный период, и амплитуда HR остается стабильной в диапазоне длительностей стимула или ответа. Рефрактерный эффект можно использовать аналогично привыканию, чтобы увидеть, какие особенности стимула человек различает как новые. [35] Дополнительные ограничения линейности существуют из-за насыщения: при больших уровнях стимуляции достигается максимальный BOLD-ответ.
Исследователи сравнили сигнал BOLD с сигналами от имплантированных электродов (в основном у обезьян) и сигналами полевых потенциалов (то есть электрического или магнитного поля от активности мозга, измеренного вне черепа) от ЭЭГ и МЭГ . Локальный полевой потенциал, который включает как постнейронно-синаптическую активность, так и внутреннюю нейронную обработку, лучше предсказывает сигнал BOLD. [36] Таким образом, контраст BOLD отражает в основном входы в нейрон и интегративную обработку нейрона внутри его тела, и в меньшей степени выходную активацию нейронов. У людей электроды могут быть имплантированы только пациентам, которым требуется хирургическое вмешательство в качестве лечения, но данные свидетельствуют о подобной связи, по крайней мере, для слуховой коры и первичной зрительной коры. Известно, что места активации, обнаруженные с помощью BOLD фМРТ в корковых областях (областях поверхности мозга), совпадают с функциональными картами на основе CBF из ПЭТ-сканирования . Было показано , что некоторые регионы размером всего в несколько миллиметров, такие как латеральное коленчатое ядро (LGN) таламуса, которое передает визуальные сигналы от сетчатки к зрительной коре, правильно генерируют сигнал BOLD при предъявлении визуального сигнала. Соседние регионы, такие как ядро подушки, не стимулировались для этой задачи, что указывает на миллиметровое разрешение для пространственной протяженности ответа BOLD, по крайней мере, в ядрах таламуса. Было показано, что в мозге крысы прикосновение к одному вибриссному усу вызывает сигналы BOLD из соматосенсорной коры . [37]
Однако сигнал BOLD не может разделить активные сети обратной связи и прямой связи в регионе; медленность сосудистой реакции означает, что конечный сигнал является суммированной версией сети всего региона; кровоток не является прерывистым по мере продолжения обработки. Кроме того, как ингибирующий, так и возбуждающий вход нейрона от других нейронов суммируются и вносят вклад в сигнал BOLD. Внутри нейрона эти два входа могут нейтрализоваться. [38] На реакцию BOLD также могут влиять различные факторы, включая болезнь, седацию, беспокойство, лекарства, расширяющие кровеносные сосуды, [39] и внимание (нейромодуляция) [40] .
Амплитуда сигнала BOLD не обязательно влияет на его форму. Сигнал с более высокой амплитудой может наблюдаться при более сильной нейронной активности, но пик его находится в том же месте, что и у более слабого сигнала. Кроме того, амплитуда не обязательно отражает поведенческую эффективность. Сложная когнитивная задача может изначально вызывать высокоамплитудные сигналы, связанные с хорошей производительностью, но по мере того, как субъект становится лучше в ней, амплитуда может уменьшаться, а производительность остается прежней. Ожидается, что это связано с повышением эффективности выполнения задачи. [41] Реакцию BOLD в разных областях мозга нельзя сравнивать напрямую даже для одной и той же задачи, поскольку плотность нейронов и характеристики кровоснабжения не являются постоянными по всему мозгу. Однако реакцию BOLD часто можно сравнивать между субъектами для одной и той же области мозга и одной и той же задачи. [42]
Более поздняя характеристика сигнала BOLD использовала оптогенетические методы на грызунах для точного контроля нейронной активности при одновременном мониторинге ответа BOLD с использованием магнитов высокого поля (метод, иногда называемый «optofMRI»). [43] [44] Эти методы предполагают, что нейронная активность хорошо коррелирует с измеренным сигналом BOLD, включая приблизительно линейное суммирование сигнала BOLD по близко расположенным всплескам нейронной активности. [45] Линейное суммирование является предположением обычно используемых событийно-связанных конструкций фМРТ. [46]
Врачи используют фМРТ для оценки степени риска операции на мозге или аналогичного инвазивного лечения для пациента и для изучения того, как функционирует нормальный, больной или травмированный мозг. Они картируют мозг с помощью фМРТ, чтобы определить области, связанные с критическими функциями, такими как речь, движение, восприятие или планирование. Это полезно для планирования операции и лучевой терапии мозга.
Клиническое использование фМРТ все еще отстает от исследовательского использования. [47] Пациентов с патологиями мозга сложнее сканировать с помощью фМРТ, чем молодых здоровых добровольцев, типичную популяцию субъектов исследования. Опухоли и поражения могут изменять кровоток способами, не связанными с нейронной активностью, маскируя нейронный ЧСС. Такие препараты, как антигистаминные препараты и даже кофеин , могут влиять на ЧСС. [48] У некоторых пациентов могут быть такие расстройства, как компульсивная ложь, что делает некоторые исследования невозможными. [49] Людям с клиническими проблемами сложнее оставаться неподвижными в течение длительного времени. Использование подголовников или прикусных планок может травмировать эпилептиков, у которых случается припадок внутри сканера; прикусные планки также могут вызывать дискомфорт у людей с зубными протезами. [50]
Несмотря на эти трудности, фМРТ использовалась в клинической практике для картирования функциональных областей, проверки лево-правополушарной асимметрии в областях языка и памяти, проверки нейронных коррелятов припадка, изучения того, как мозг частично восстанавливается после инсульта, и проверки того, насколько хорошо работает лекарственная или поведенческая терапия . Картирование функциональных областей и понимание латерализации языка и памяти помогают хирургам избегать удаления критических областей мозга, когда им приходится оперировать и удалять мозговую ткань. Это особенно важно при удалении опухолей и у пациентов с трудноизлечимой височной эпилепсией. Опухоли с поражением требуют предоперационного планирования, чтобы гарантировать, что никакая функционально полезная ткань не будет удалена без необходимости. У выздоровевших пациентов с депрессией наблюдалась измененная фМРТ-активность в мозжечке, и это может указывать на тенденцию к рецидиву. Фармакологическая фМРТ, анализирующая активность мозга после введения лекарств, может использоваться для проверки того, насколько лекарство проникает через гематоэнцефалический барьер , и информации о дозе и эффекте лекарства. [51]
Исследования в основном проводятся на нечеловеческих приматах, таких как макаки-резусы . Эти исследования могут быть использованы как для проверки или прогнозирования результатов у людей, так и для проверки самой техники фМРТ. Но исследования сложны, поскольку трудно мотивировать животное оставаться неподвижным, а типичные стимулы, такие как сок, вызывают движение головы, пока животное его глотает. Также дорого содержать колонию более крупных животных, таких как макаки. [52]
Целью анализа данных фМРТ является обнаружение корреляций между активацией мозга и задачей, которую субъект выполняет во время сканирования. Он также направлен на обнаружение корреляций с определенными когнитивными состояниями, такими как память и распознавание, вызванными у субъекта. [53] Однако сигнатура активации BOLD относительно слаба, поэтому другие источники шума в полученных данных должны тщательно контролироваться. Это означает, что необходимо выполнить ряд этапов обработки полученных изображений, прежде чем можно будет начать фактический статистический поиск активации, связанной с задачей. [54] Тем не менее, можно предсказать, например, эмоции, которые испытывает человек, исключительно по его фМРТ, с высокой степенью точности. [55]
Шум — это нежелательные изменения сигнала МР от элементов, не представляющих интереса для исследования. Пять основных источников шума в фМРТ — это тепловой шум, системный шум, физиологический шум, случайная нейронная активность и различия как в ментальных стратегиях, так и в поведении у разных людей и в разных задачах у одного 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 общего шума, более высокие напряженности поля выше 3 Тл не всегда дают пропорционально лучшие изображения.
Тепло заставляет электроны двигаться и искажать ток в детекторе фМРТ, создавая тепловой шум. Тепловой шум растет с температурой. Он также зависит от диапазона частот, обнаруженных приемной катушкой, и ее электрического сопротивления. Он влияет на все воксели одинаково, независимо от анатомии. [56]
Системный шум исходит от оборудования для визуализации. Одной из форм является дрейф сканера, вызванный дрейфом поля сверхпроводящего магнита с течением времени. Другой формой являются 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 из-за неоднородности магнитного поля. Это часто корректируется с помощью шиммирующих катушек, небольших магнитов, физически вставленных, скажем, в рот субъекта, чтобы залатать магнитное поле. Неоднородности часто находятся вблизи мозговых пазух, таких как ухо, и затыкание полости на длительное время может быть неприятным. Процесс сканирования получает сигнал МР в k-пространстве, в котором перекрывающиеся пространственные частоты (то есть повторяющиеся края в объеме образца) представлены линиями. Преобразование этого в воксели вносит некоторые потери и искажения. [57]
Физиологический шум возникает из-за движения головы и мозга в сканере от дыхания, сердцебиения или ерзания, напряжения или выполнения субъектом физических реакций, таких как нажатие кнопок. Движения головы приводят к изменению отображения вокселей на нейроны во время сканирования. Шум из-за движения головы является особой проблемой при работе с детьми, хотя существуют меры, которые можно предпринять для уменьшения движения головы при сканировании детей, такие как изменения в экспериментальном дизайне и обучении перед сеансом сканирования. [58] Поскольку фМРТ получают в срезах, после движения воксель продолжает относиться к тому же абсолютному местоположению в пространстве, в то время как нейроны под ним изменились бы. Другим источником физиологического шума является изменение скорости кровотока, объема крови и использования кислорода с течением времени. Этот последний компонент вносит вклад в две трети физиологического шума, который, в свою очередь, является основным фактором общего шума. [59]
Даже при лучшем экспериментальном дизайне невозможно контролировать и ограничивать все остальные фоновые стимулы, воздействующие на субъекта — шум сканера, случайные мысли, физические ощущения и т. п. Они вызывают нейронную активность независимо от экспериментальной манипуляции. Они не поддаются математическому моделированию и должны контролироваться дизайном исследования.
Стратегии человека реагировать на стимул или отвечать на него, а также решать проблемы часто меняются со временем и в зависимости от задач. Это приводит к изменениям в нейронной активности от попытки к попытке у одного и того же субъекта. У разных людей нейронная активность также различается по схожим причинам. Исследователи часто проводят пилотные исследования, чтобы увидеть, как участники обычно выполняют рассматриваемую задачу. Они также часто обучают субъектов тому, как реагировать или отвечать в ходе пробной сессии обучения перед сканирующей. [60]
Платформа сканера генерирует 3D-объем головы субъекта каждый TR. Он состоит из массива значений интенсивности вокселей, по одному значению на воксель в скане. Вокселы располагаются один за другим, разворачивая трехмерную структуру в одну линию. Несколько таких объемов из сеанса объединяются для формирования 4D-объема, соответствующего пробегу, в течение периода времени, когда субъект оставался в сканере без изменения положения головы. Этот 4D-объем является отправной точкой для анализа. Первая часть этого анализа — предварительная обработка.
Первым шагом в предварительной обработке является традиционная коррекция времени среза. МР-сканер получает разные срезы в пределах одного объема мозга в разное время, и, следовательно, срезы представляют мозговую активность в разные временные точки. Поскольку это усложняет последующий анализ, применяется коррекция времени, чтобы привести все срезы к одной и той же временной точке отсчета. Это делается путем предположения, что ход времени воксела является плавным при отображении в виде пунктирной линии. Следовательно, значение интенсивности воксела в другие моменты времени, не входящие в выбранные кадры, можно вычислить, заполнив точки для создания непрерывной кривой.
Коррекция движения головы — еще один распространенный этап предварительной обработки. Когда голова движется, нейроны под вокселем движутся, и, следовательно, его ход времени теперь в значительной степени представляет ход времени некоторого другого воксела в прошлом. Следовательно, кривая хода времени эффективно вырезается и вставляется из одного воксела в другой. Коррекция движения пробует разные способы отмены этого, чтобы увидеть, какая отмена вырезания и вставки дает наиболее плавный ход времени для всех вокселей. Отмена осуществляется путем применения преобразования жесткого тела к объему путем смещения и поворота всех данных объема для учета движения. Преобразованный объем статистически сравнивается с объемом в первой временной точке, чтобы увидеть, насколько хорошо они совпадают, с использованием функции стоимости, такой как корреляция или взаимная информация . Преобразование, которое дает минимальную функцию стоимости, выбирается в качестве модели для движения головы. Поскольку голова может двигаться очень разными способами, невозможно искать все возможные кандидаты; и в настоящее время не существует алгоритма, который обеспечивает глобально оптимальное решение независимо от первых преобразований, которые мы пробуем в цепочке.
Коррекции искажений учитывают неоднородности поля сканера. Один из методов, как описано ранее, заключается в использовании шиммирующих катушек. Другой метод заключается в воссоздании карты поля основного поля путем получения двух изображений с разным временем эха. Если бы поле было однородным, различия между двумя изображениями также были бы однородными. Обратите внимание, что это не истинные методы предварительной обработки, поскольку они независимы от самого исследования. Оценка поля смещения — это реальный метод предварительной обработки, использующий математические модели шума от искажения, такие как случайные поля Маркова и алгоритмы максимизации ожидания , для коррекции искажения.
В целом, исследования фМРТ получают как множество функциональных изображений с фМРТ, так и структурное изображение с МРТ. Структурное изображение обычно имеет более высокое разрешение и зависит от другого сигнала, затухания магнитного поля T1 после возбуждения. Чтобы разграничить интересующие области на функциональном изображении, необходимо выровнять его со структурным. Даже когда проводится анализ всего мозга, для интерпретации окончательных результатов, то есть для выяснения того, в какие области попадают активные воксели, необходимо выровнять функциональное изображение со структурным. Это делается с помощью алгоритма совместной регистрации, который работает аналогично алгоритму коррекции движения, за исключением того, что здесь разрешения разные, а значения интенсивности нельзя сравнивать напрямую, поскольку генерирующий сигнал отличается.
Типичные исследования МРТ сканируют несколько разных субъектов. Чтобы интегрировать результаты по субъектам, одна из возможностей — использовать общий атлас мозга и настроить все мозги так, чтобы они совпадали с атласом, а затем проанализировать их как одну группу. Обычно используются атласы Талаираха, один мозг пожилой женщины, созданный Джин Талаирах , и атлас Монреальского неврологического института (MNI). Второй — вероятностная карта, созданная путем объединения сканов более сотни человек. Эта нормализация к стандартному шаблону выполняется путем математической проверки того, какая комбинация растяжения, сжатия и деформации уменьшает различия между целью и эталоном. Хотя это концептуально похоже на коррекцию движения, требуемые 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 воксела с течением времени можно представить в виде суммы ряда различных повторяющихся волн с различными периодами и высотами. 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 интереса для нас, из спектра мощности, а затем суммированию волн снова, используя обратное преобразование Фурье для создания нового временного хода для воксела. Фильтр верхних частот удаляет более низкие частоты, а самая низкая частота, которую можно определить с помощью этой техники, является обратной величиной удвоенного TR. Фильтр нижних частот удаляет более высокие частоты, в то время как полосовой фильтр удаляет все частоты, кроме определенного диапазона, представляющего интерес.
Сглаживание, или пространственная фильтрация, представляет собой идею усреднения интенсивностей соседних вокселей для создания плавной пространственной карты изменения интенсивности по всему мозгу или интересующей области. Усреднение часто выполняется путем свертки с гауссовым фильтром , который в каждой пространственной точке взвешивает соседние вокселы по их расстоянию, причем веса экспоненциально падают, следуя кривой колокола . Если истинная пространственная степень активации, то есть распространение кластера вокселей, одновременно активных, соответствует ширине используемого фильтра, этот процесс улучшает отношение сигнал/шум . Он также заставляет общий шум для каждого вокселя следовать распределению кривой колокола, поскольку сложение большого количества независимых, идентичных распределений любого вида дает кривую колокола как предельный случай. Но если предполагаемая пространственная степень активации не соответствует фильтру, сигнал уменьшается. [61]
Один из распространенных подходов к анализу данных фМРТ заключается в рассмотрении каждого воксела отдельно в рамках общей линейной модели . Модель предполагает, что в каждый момент времени гемодинамический ответ (HR) 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 каждое перекрывающееся событие и одной строкой на каждую точку времени, и отметить ее, если определенное событие, например, стимул, активно в этот момент времени. Затем предполагается определенная форма для HR, оставляя только ее амплитуду изменяемой в активных вокселях. Матрица дизайна и эта форма используются для генерации прогноза точного HR воксела 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 HR — это предсказанный HR, масштабированный по весам для каждого события, а затем добавленный с примесью шума. Это генерирует набор линейных уравнений с большим количеством уравнений, чем неизвестных. Линейное уравнение имеет точное решение в большинстве условий, когда уравнения и неизвестные совпадают. Следовательно, можно выбрать любое подмножество уравнений с числом, равным числу переменных, и решить их. Но когда эти решения вставляются в оставленные уравнения, между правой и левой сторонами возникнет несоответствие, ошибка. Модель GLM пытается найти масштабирующие веса, которые минимизируют сумму квадратов ошибки. Этот метод, по-видимому, оптимален, если ошибка распределена как колоколообразная кривая, и если модель масштабирования и суммирования была точной. Для более математического описания модели GLM см. обобщенные линейные модели .
Модель GLM не учитывает вклад взаимосвязей между несколькими вокселями. В то время как методы анализа GLM оценивают, является ли амплитуда сигнала воксела или региона выше или ниже для одного условия, 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 базовый алгоритм обучается различать испытания для разных 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 сканирования. Если классификатор линейный, то обучающая модель представляет собой набор весов, используемых для масштабирования значения в каждом вокселе перед их суммированием для генерации одного числа, определяющего условие для каждого испытания набора тестирования. Более подробная информация об обучающих и тестирующих классификаторах находится на странице статистической классификации . [62] MVPA позволяет делать выводы об информационном содержании базовых нейронных представлений, отраженных в сигнале BOLD, [63] хотя существуют разногласия относительно того, отражает ли информация, обнаруженная этим методом, информацию, закодированную на уровне столбцов или более высоких пространственных масштабов. [64] Более того, сложнее декодировать информацию из префронтальной коры по сравнению со зрительной корой, и такие различия в чувствительности между областями делают сравнения между областями проблематичными. [65] Другой метод, использующий тот же набор данных фМРТ для распознавания визуальных объектов в человеческом мозге, зависит от анализа многовоксельных паттернов (вокселей фМРТ) и многопроекционного обучения, которое описано в [66] , этот метод использовал метаэвристический поиск и взаимную информацию для устранения шумных вокселей и выбора значимых сигналов BOLD.
Обычно получение сигнала фМРТ сочетают с отслеживанием ответов и времени реакции участников. Физиологические показатели, такие как частота сердечных сокращений, дыхание, проводимость кожи (скорость потоотделения) и движения глаз иногда фиксируются одновременно с фМРТ. Метод также можно сочетать с другими методами визуализации мозга, такими как транскраниальная стимуляция , прямая кортикальная стимуляция и, особенно, ЭЭГ . [67] Процедуру фМРТ также можно сочетать с ближней инфракрасной спектроскопией (NIRS), чтобы получить дополнительную информацию как об оксигемоглобине, так и о дезоксигемоглобине.
Метод фМРТ может дополнять или дополнять другие методы из-за его уникальных сильных сторон и пробелов. Он может неинвазивно регистрировать сигналы мозга без рисков ионизирующего излучения, присущих другим методам сканирования, таким как КТ или ПЭТ . [68] Он также может регистрировать сигнал из всех областей мозга, в отличие от ЭЭГ/МЭГ, которые смещены в сторону поверхности коры. [69] Но временное разрешение фМРТ хуже, чем у ЭЭГ, поскольку ЧСС требуется десятки секунд, чтобы подняться до своего пика. Таким образом, объединение ЭЭГ с фМРТ является потенциально мощным, поскольку они имеют взаимодополняющие сильные стороны — ЭЭГ имеет высокое временное разрешение, а фМРТ — высокое пространственное разрешение. Но одновременное получение данных должно учитывать сигнал ЭЭГ от изменяющегося кровотока, вызванного градиентным полем фМРТ, и сигнал ЭЭГ от статического поля. [70] Подробнее см. в разделе ЭЭГ против фМРТ .
В то время как фМРТ выделяется своим потенциалом для захвата нейронных процессов, связанных со здоровьем и болезнью, методы стимуляции мозга, такие как транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС), обладают способностью изменять эти нейронные процессы. Поэтому для изучения механизмов действия лечения ТМС необходимо сочетание обоих методов, а с другой стороны, для введения причинно-следственной связи в иные чистые корреляционные наблюдения. Современная современная установка для этих параллельных экспериментов ТМС/фМРТ включает в себя головную катушку большого объема, обычно катушку типа «птичья клетка», с совместимой с МРТ катушкой ТМС, установленной внутри этой катушки типа «птичья клетка». Она применялась во множестве экспериментов по изучению локальных и сетевых взаимодействий. Однако классические установки с катушкой ТМС, помещенной внутри головной катушки типа «птичья клетка» МРТ, характеризуются плохим соотношением сигнал/шум по сравнению с многоканальными приемными решетками, используемыми в клинической нейровизуализации сегодня. Более того, наличие катушки ТМС внутри катушки типа «птичья клетка» МРТ приводит к появлению артефактов под катушкой ТМС, т. е. в зоне стимуляции. По этим причинам в настоящее время разрабатываются новые массивы МР-катушек [71], предназначенные для одновременных экспериментов ТМС/фМРТ. [72]
Если исходное состояние слишком близко к максимальной активации, некоторые процессы могут быть представлены ненадлежащим образом. [73] Другим ограничением экспериментального дизайна является движение головы, которое может привести к искусственным изменениям интенсивности сигнала фМРТ. [73]
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. Заставляя условия отличаться только интересующим когнитивным процессом, сигнал фМРТ, который различает условия, должен представлять этот интересующий когнитивный процесс. Это известно как парадигма вычитания. [74] Увеличение сигнала фМРТ в ответ на стимул является аддитивным. Это означает, что амплитуда гемодинамического ответа (HR) увеличивается, когда несколько стимулов предъявляются в быстрой последовательности. Когда каждый блок чередуется с состоянием покоя, в котором HR имеет достаточно времени, чтобы вернуться к исходному уровню, в сигнал вносится максимальное количество изменчивости. Таким образом, мы приходим к выводу, что блочные конструкции обеспечивают значительную статистическую мощность. [75] [76] Однако у этого метода есть серьезные недостатки, так как сигнал очень чувствителен к дрейфу сигнала, такому как движение головы, особенно когда используется всего несколько блоков. Другим ограничивающим фактором является неудачный выбор исходного уровня, поскольку он может помешать сделать значимые выводы. Также существуют проблемы со многими заданиями, которые не могут быть повторены. Поскольку в каждом блоке представлено только одно условие, рандомизация типов стимулов в пределах блока невозможна. Это делает тип стимула в каждом блоке очень предсказуемым. В результате участники могут осознать порядок событий. [75] [76]
Событийно-связанные дизайны позволяют проводить больше испытаний в реальных условиях, однако статистическая мощность событийно-связанных дизайнов изначально низкая, поскольку изменение сигнала в сигнале BOLD фМРТ после предъявления одного стимула невелико. [77] [78]
Как блочные, так и событийные конструкции основаны на парадигме вычитания , которая предполагает, что определенные когнитивные процессы могут быть добавлены выборочно в различных условиях. Любое различие в кровотоке (сигнал BOLD) между этими двумя условиями затем предполагается как отражение отличающегося когнитивного процесса. Кроме того, эта модель предполагает, что когнитивный процесс может быть выборочно добавлен к набору активных когнитивных процессов, не влияя на них. [74] [ необходимо разъяснение ]
Перекрывающиеся сигналы в фМРТ представляют собой значительную проблему в когнитивных нейробиологических исследованиях, особенно когда несколько стимулов или задач представлены в непосредственной временной близости. [79] Ответ BOLD имеет медленное временное разрешение по сравнению с быстрой последовательностью когнитивных событий. Это приводит к тому, что сигналы от разных мозговых процессов перекрываются, что затрудняет дифференциацию того, какая нейронная активность связана с определенными стимулами или задачами. Это перекрытие снижает точность событийно-связанных фМРТ-анализов, усложняя интерпретацию функций мозга.
Традиционные конструкции фМРТ, такие как блочные или событийные конструкции, сталкиваются с ограничениями в управлении этим перекрытием сигналов, особенно в исследованиях с нерандомизированными, чередующимися конструкциями, где одни и те же задачи или стимулы могут появляться неоднократно и близко друг к другу. [80] В результате синхронизация стимулов становится решающим фактором в обеспечении того, чтобы сигнал фМРТ от одного события был достаточно отличен от следующего.
Для решения этих проблем исследователи используют такие методы, как деконволюция, которая математически разделяет перекрывающиеся ответы BOLD. [81] [82] В 2023 году Дас и его коллеги продемонстрировали различные способы оптимизации времени между отдельными событиями, так что свертывание сигналов, вызванных ими и находящихся близко друг к другу, может быть минимизировано. [83] Эти методы пытаются оценить вклад каждого нейронного события в общий сигнал, что позволяет более точно интерпретировать активность мозга. Достижения в аналитических методах, такие как специализированные инструменты для оптимизации экспериментальных дизайнов, имеют решающее значение для смягчения эффектов перекрытия сигналов и повышения надежности исследований фМРТ.
Мозг никогда не находится в состоянии полного покоя. Он никогда не прекращает функционировать и посылать нейронные сигналы, а также использовать кислород, пока жив человек. Фактически, в исследовании Старка и Сквайра 2001 года [84] Когда ноль не ноль: проблема неоднозначных исходных условий в фМРТ активность в медиальной височной доле (а также в других областях мозга) была существенно выше во время покоя, чем во время нескольких альтернативных исходных условий. Эффект этой повышенной активности во время покоя заключался в снижении, устранении или даже изменении знака активности во время условий задачи, относящихся к функциям памяти. Эти результаты показывают, что периоды покоя связаны со значительной когнитивной активностью и, следовательно, не являются оптимальной исходной точкой для задач познания. Чтобы различить исходные условия и условия активации, необходимо интерпретировать большой объем информации. Сюда входят такие простые ситуации, как дыхание. Периодические блоки могут привести к идентичным данным с другой дисперсией в данных, если человек дышит с постоянной частотой 1 вдох/5 секунд, а блоки происходят каждые 10 секунд, тем самым ухудшая данные.
Методы нейровизуализации, такие как фМРТ и МРТ, позволяют измерить активацию определенных областей мозга в ответ на когнитивные задачи, выполняемые во время процесса сканирования. Данные, полученные в течение этого времени, позволяют когнитивным нейробиологам получить информацию о роли определенных областей мозга в когнитивной функции. [85] Однако возникает проблема, когда исследователи утверждают, что определенные области мозга идентифицируют активацию ранее обозначенных когнитивных процессов. [86] Полдрак [87] четко описывает эту проблему:
Обратный вывод демонстрирует логическую ошибку утверждения того, что вы только что обнаружили, хотя эта логика может быть подкреплена примерами, когда определенный результат генерируется исключительно конкретным событием. Что касается мозга и мозговой функции, то редко бывает так, что определенная область мозга активируется исключительно одним когнитивным процессом. [87] Некоторые предложения по улучшению легитимности обратного вывода включали как увеличение избирательности реакции в интересующей области мозга, так и увеличение априорной вероятности рассматриваемого когнитивного процесса. [87] Однако Полдрак [85] предполагает, что обратный вывод следует использовать просто как руководство для направления дальнейшего исследования, а не как прямое средство для интерпретации результатов.
Прямой вывод — это метод, основанный на данных, который использует шаблоны активации мозга для различения конкурирующих когнитивных теорий. Он разделяет характеристики с логикой диссоциации когнитивной психологии и прямой цепочкой философии . Например, Хенсон [88] обсуждает вклад прямого вывода в дебаты « теория одного процесса против теории двойного процесса » в отношении памяти распознавания . Прямой вывод поддерживает теорию двойного процесса, демонстрируя, что существует два качественно различных шаблона активации мозга при различении « запоминающихся и знающих суждений ». Основная проблема с прямым выводом заключается в том, что это корреляционный метод . Поэтому нельзя быть полностью уверенным, что области мозга, активируемые во время когнитивного процесса, полностью необходимы для выполнения этих процессов. [85] Фактически, известно много случаев, которые демонстрируют именно это. Например, было показано, что гиппокамп активируется во время классического обусловливания , [89] однако исследования повреждений продемонстрировали, что классическое обусловливание может происходить без гиппокампа. [90]
Наиболее распространенным риском для участников исследования фМРТ является клаустрофобия [91] , и сообщалось о рисках для беременных женщин, проходящих через процесс сканирования. [92] Сеансы сканирования также подвергают участников громким высокочастотным шумам от сил Лоренца, вызванных в градиентных катушках быстро переключающимся током в мощном статическом поле. Переключение градиента также может вызывать токи в теле, вызывающие покалывание нервов. Имплантированные медицинские устройства, такие как кардиостимуляторы, могут работать со сбоями из-за этих токов. Радиочастотное поле возбуждающей катушки может нагревать тело, и это необходимо контролировать более тщательно у тех, у кого лихорадка, диабетик и те, у кого проблемы с кровообращением. Местное ожоги от металлических ожерелий и других украшений также представляют опасность. [93]
Сильное статическое магнитное поле может нанести ущерб, притягивая к себе близлежащие тяжелые металлические предметы и превращая их в снаряды. [94]
Не существует доказанного риска биологического вреда даже от очень мощных статических магнитных полей. [95] [96] Однако генотоксические (т. е. потенциально канцерогенные) эффекты сканирования МРТ были продемонстрированы in vivo и in vitro, [97] [98] [99] [100] что привело к недавнему обзору, рекомендующему «необходимость дальнейших исследований и разумного использования, чтобы избежать ненужных обследований, в соответствии с принципом предосторожности ». [96] При сравнении генотоксических эффектов МРТ с эффектами КТ Кнуути и др. сообщили, что даже несмотря на то, что повреждение ДНК, обнаруженное после МРТ, было на уровне, сопоставимом с тем, которое возникает при сканировании с использованием ионизирующего излучения (низкодозовая коронарная КТ-ангиография, ядерная визуализация и рентгеновская ангиография), различия в механизме, посредством которого происходит это повреждение, позволяют предположить, что риск рака при МРТ, если таковой имеется, неизвестен. [101]
Первые исследования фМРТ подтвердили эффективность метода в отношении мозговой активности, которая, как известно из других методов, коррелирует с задачами. К началу 2000-х годов исследования фМРТ начали обнаруживать новые корреляции. Тем не менее, их технические недостатки побудили исследователей попробовать более продвинутые способы увеличения мощности как клинических, так и исследовательских исследований.
МРТ, в целом, имеет лучшее пространственное разрешение, чем ЭЭГ и МЭГ, но не такое хорошее разрешение, как инвазивные процедуры, такие как одноэлементные электроды. В то время как типичные разрешения находятся в миллиметровом диапазоне, сверхвысокоразрешающая МРТ или МР-спектроскопия работает с разрешением в десятки микрометров. Она использует поля 7 Т, сканеры с малым отверстием, которые могут подходить для мелких животных, таких как крысы, и внешние контрастные вещества, такие как мелкий оксид железа. Подгонка человека требует сканеров с большим отверстием, что затрудняет достижение более высоких напряженностей полей, особенно если поле должно быть однородным; также требуется либо внутренний контраст, такой как BOLD, либо нетоксичный внешний контрастный агент, в отличие от оксида железа.
Параллельная визуализация — еще один метод улучшения пространственного разрешения. При этом для возбуждения и приема используются несколько катушек. Пространственное разрешение улучшается как квадратный корень из числа используемых катушек. Это можно сделать либо с помощью фазированной решетки, где катушки объединены параллельно и часто отбирают перекрывающиеся области с пробелами в выборке, либо с помощью массивных решеток катушек, которые представляют собой гораздо более плотный набор приемников, отделенных от катушек возбуждения. Однако они лучше улавливают сигналы с поверхности мозга и хуже — с более глубоких структур, таких как гиппокамп . [ необходима цитата ]
Временное разрешение фМРТ ограничено: (1) механизмом обратной связи, который увеличивает приток крови, работающим медленно; (2) необходимостью ждать, пока чистая намагниченность восстановится перед повторным взятием среза; и (3) необходимостью получения нескольких срезов, чтобы охватить весь мозг или интересующую область. Передовые методы улучшения временного разрешения решают эти проблемы. Использование нескольких катушек ускоряет время получения в точной пропорции к используемым катушкам. Другой метод заключается в том, чтобы решить, какие части сигнала менее важны, и отбросить их. Это могут быть либо те разделы изображения, которые часто повторяются на пространственной карте (то есть небольшие кластеры, периодически усеивающие изображение), либо те разделы, 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 изображения активации.
Типичный градиент-эхо EPI использует две градиентные катушки в срезе и включает сначала одну катушку, а затем другую, отслеживая набор линий в k-пространстве. Включение обеих градиентных катушек может генерировать наклонные линии, которые покрывают то же самое пространство сетки быстрее. Обе градиентные катушки также могут быть включены в определенной последовательности для отслеживания спиральной формы в k-пространстве. Эта последовательность спиральной визуализации получает изображения быстрее, чем последовательности градиент-эхо, но требует больше математических преобразований (и последующих предположений), поскольку преобразование обратно в воксельное пространство требует, чтобы данные были в форме сетки (набор равноотстоящих точек как в горизонтальном, так и в вертикальном направлениях).
Контраст BOLD зависит от кровотока, который одновременно и вялый в ответ на стимул, и подвержен шумовым воздействиям. Другие биомаркеры, которые сейчас изучаются для обеспечения лучшего контраста, включают температуру, кислотность/щелочность (pH), чувствительные к кальцию агенты, нейронное 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. [ необходима цитата ] 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. Для этого слишком часто используется внешний агент. Чувствительные к кальцию агенты делают МРТ более чувствительной к концентрации кальция, причем ионы кальция часто являются посредниками для клеточных сигнальных путей в активных нейронах. Контраст нейронного магнитного поля измеряет магнитные и электрические изменения непосредственно от нейронной активации. Визуализация с эффектом Лоренца пытается измерить физическое смещение активных нейронов, переносящих электрический ток в сильном статическом поле. [102]
Некоторые эксперименты показали нейронные корреляты предпочтений людей в отношении брендов. Сэмюэл М. МакКлур использовал фМРТ, чтобы показать, что дорсолатеральная префронтальная кора , гиппокамп и средний мозг были более активны, когда люди сознательно пили Coca-Cola, по сравнению с тем, когда они пили немаркированную Coca-Cola. [103] Другие исследования показали активность мозга, которая характеризует предпочтение мужчинами спортивных автомобилей, и даже различия между демократами и республиканцами в их реакции на рекламные ролики предвыборной кампании с изображениями атак 11 сентября. Нейромаркетинговые компании ухватились за эти исследования как за лучший инструмент для опроса предпочтений пользователей, чем традиционный метод опроса. Одной из таких компаний была BrightHouse, [104] теперь закрытая [105] . Другой — Neurosense из Оксфорда, Великобритания, [106] , которая консультирует клиентов о том, как они могли бы потенциально использовать фМРТ в рамках своей маркетинговой деловой активности. [107] Третьей — Sales Brain в Калифорнии. [108]
По крайней мере две компании были созданы для использования фМРТ в детекции лжи : No Lie MRI и Cephos Corporation [109] . No Lie MRI взимает около 5000 долларов за свои услуги. Эти компании полагаются на доказательства, такие как исследование Джошуа Грина из Гарвардского университета, предполагающее, что префронтальная кора более активна у тех, кто думает солгать. [110]
Однако все еще существует немало споров о том, достаточно ли надежны эти методы для использования в юридической обстановке [111] . Некоторые исследования показывают, что, хотя в целом и существует положительная корреляция, между результатами существует большой разброс, а в некоторых случаях возникают значительные трудности в воспроизведении результатов. [112] Федеральный мировой судья в Теннесси запретил использовать доказательства фМРТ для подтверждения заявления ответчика о том, что он говорил правду, на том основании, что такие сканирования не соответствуют правовому стандарту научных доказательств. [113] . Большинство исследователей сходятся во мнении, что способность фМРТ обнаруживать обман в реальной жизненной обстановке не установлена. [8] [114]
Использование фМРТ исключалось из юридических дебатов на протяжении всей его истории. Использование этой технологии не разрешалось из-за пробелов в доказательствах, подтверждающих фМРТ. Во-первых, большинство доказательств, подтверждающих точность фМРТ, были получены в лаборатории в контролируемых обстоятельствах с использованием надежных фактов. Этот тип тестирования не относится к реальной жизни. Реальные жизненные ситуации могут быть намного сложнее со множеством других влияющих факторов. [115] Было показано, что на BOLD влияют и многие другие факторы, помимо типичной лжи. Были проведены тесты, показывающие, что употребление наркотиков изменяет кровоток в мозге, что радикально влияет на результаты тестирования BOLD. Кроме того, люди с такими заболеваниями или расстройствами, как шизофрения или компульсивная ложь, также могут приводить к аномальным результатам. Наконец, существует этический вопрос, связанный со сканированием фМРТ. Это тестирование BOLD привело к спорам о том, является ли фМРТ вторжением в личную жизнь. Возможность сканировать и интерпретировать то, что думают люди, может считаться безнравственной, и споры все еще продолжаются. [116]
Из-за этих факторов и других доказательств фМРТ было исключено из любой формы правовой системы. Тестирование слишком неконтролируемо и непредсказуемо. Поэтому было заявлено, что фМРТ должно пройти гораздо больше испытаний, прежде чем его можно будет считать жизнеспособным в глазах правовой системы. [117]
Некоторые ученые критиковали исследования фМРТ за проблемный статистический анализ, часто основанный на исследованиях с малой мощностью и небольшой выборкой. [118] [119] Другие исследователи фМРТ защищали свою работу как обоснованную. [120] В 2018 году Тернер и его коллеги предположили, что небольшие размеры влияют на воспроизводимость исследований фМРТ на основе задач, и заявили, что даже наборы данных с не менее чем 100 участниками могут не быть хорошо воспроизведены, [121] хотя по этому поводу ведутся дебаты. [122] [123]
В одном реальном, но сатирическом исследовании фМРТ мертвому лососю показывали фотографии людей в разных эмоциональных состояниях. Авторы представили доказательства, согласно двум различным широко используемым статистическим тестам, областей в мозге лосося, предполагающих значимую активность. Исследование использовалось для того, чтобы подчеркнуть необходимость более тщательного статистического анализа в исследованиях фМРТ, учитывая большое количество вокселей в типичном сканировании фМРТ и проблему множественных сравнений . [124] [125] До того, как споры были обнародованы в 2010 году, от 25 до 40% опубликованных исследований фМРТ не использовали исправленные сравнения. Но к 2012 году это число упало до 10%. [126] Доктор Салли Сейтел, пишущая в Time, предупредила, что, хотя сканирование мозга имеет научную ценность, отдельные области мозга часто служат нескольким целям, и «обратные выводы», как обычно используется в сообщениях прессы, несут в себе значительную вероятность получения неверных выводов. [127] В 2015 году было обнаружено, что в вычислениях фМРТ была обнаружена статистическая ошибка, которая, вероятно, сделала недействительными по крайней мере 40 000 исследований фМРТ, проведенных до 2015 года, и исследователи предполагают, что на результаты до исправления ошибки нельзя полагаться. [128] [129] Более того, позже было показано, что то, как устанавливаются параметры в программном обеспечении, определяет частоту ложных срабатываний. Другими словами, результат исследования можно определить, изменив параметры программного обеспечения. [130]
В 2020 году профессор Ахмад Харири (Университет Дьюка), один из первых исследователей, использовавших фМРТ, провел масштабный эксперимент, целью которого было проверить надежность фМРТ на отдельных людях. В исследовании он скопировал протоколы из 56 опубликованных работ по психологии, в которых использовалась фМРТ. Результаты показывают, что фМРТ имеет низкую надежность, когда речь идет об отдельных случаях, но хорошую надежность, когда речь идет об общих моделях человеческого мышления [131] [132] [133]
Наши результаты однозначно показывают, что пространственно локализованное увеличение контраста BOLD напрямую и монотонно отражает увеличение нейронной активности.
{{citation}}: CS1 maint: DOI неактивен по состоянию на апрель 2024 г. ( ссылка ){{citation}}: CS1 maint: DOI неактивен по состоянию на апрель 2024 г. ( ссылка )