2.3 大脑皮层和亚皮层结构信息和脑功能定位

2.3.1 获得皮层脑功能的技术路线

如前所述，大脑皮层表面的二维平面化分析及显示技术是获得精确脑皮层和亚皮层结构与功能的可靠方法。图2.5给出了大脑亚皮层功能的二维平面化分析的标准化处理流程，利用MW映射和上述配准重采样处理流程，脑功能的所有MRI图像数据，包括T1结构像、fMRI功能数据、DTI扩散成像数据或其他任何对比度的图像数据，无论左右半脑都可以直观显示在MW映射图中。处理得到的二维MW映射图数据，无论什么图像类型，一律采用335×649矩阵。统一配准之后的个体数据，很方便进行客观的分区统计对比分析，并且显示相关结果所在位置。如果需要，该处理过程还可以逆向操作，将感兴趣结果显示在个体的三维图像空间内，与其他文献的研究结果进行比较。

2.3.2 结构数据采集的要求

自由表面皮层表面膨胀过程中常见的问题之一是，大脑和颅骨之间的脑膜层在结构像中显示出发亮层，尤其是在3T仪器的结构像中，由于颅脑线圈体积小、灵敏度高，此问题更严重。由于一些地方灰质和脑膜连到一起，分割出的灰质/白质界面会“漏”到脑膜外面。图2.6（A）显示的就是这个问题。尽管一些特殊设计的处理方法可以去除脑膜层，但在分割出的大脑部分仍会有剩余的脑膜层。这就需要通过大量的手工工作，来矫正脑膜外“漏”引起的灰质外表面的变形。

这个问题可以通过抑制脑膜的亮度得到彻底解决。在结构像的采集过程中，可通过以下三种方法来减少脑膜层的存在。

（1）增加重复时间TR。使脑膜层变暗，但采集时间会增加。这种方法效率低。即使TR翻倍，脑膜层仍会出现。

（2）减少回波时间TE。增加频带宽度（BW）可以减少TE。但TE减少会降低所有物质，包括脑膜层的信噪比（SNR）。这种方法效率也低。结合（1）和（2）会更有效，结果也不错。图2.6（B）所示为通过增加TR和减少TE改善的灰质外表面。

（3）在脉冲序列中选择“脂肪抑制”（fat suppression）。特别是，用水分子激发（WE）方法进行脂肪抑制更有效。图2.6（C）所示为由于脂肪抑制脑膜层消失后更完整的灰质外表面。脂肪抑制的负面效应是由磁化转移而引起的灰质、白质强度轻微减弱。

2.3.3 大脑皮层二维标准系统的建立

自由表面把左右脑的皮层表面膨胀为配准的球面，但左脑镜像（见图2.7（A））和右脑镜像（见图2.7（C））的皮层表面曲率结构存在位移，原因是两者的配准与标准空间不同。结果导致它们左右脑平均镜像（见图2.7（B））上脑回和脑沟的结构模糊，两个基准点不重合，因此很难进行左右脑的结构和功能性能的比较。

亢孝俭等人提出了在球面空间上用球面刚体坐标变换的方法来配准由自由表面得出的左右脑的配准球面，通过逐步减小整个球面表面曲率的均方差使左脑和右脑镜像得到优化配准。上述过程中的球面刚体坐标变换可以保持被试左右脑的脑回和脑沟在原坐标系和新的统一坐标系中的相对结构。图2.7（D）～（F）显示的是所有被试的平均球面左右配准后左脑、右脑和左右脑平均球面的MW映射。左右脑平均球面的配准参数再用来配准单个被试的左右脑。这种配准方法可以得出左右脑皮层表面各分区皮层表面曲率、脑回深度、皮层厚度和局部面积非对称的细微差别。

上述过程通过配准左脑和右脑镜像的平均球面得出了统一的球面坐标系统。平均球面上的皮层分区的边界由138个被试的皮层分区叠加后统计得出。由此可以通过量化左右脑上德思肯—基里艾尼皮层分区和德思萃皮层分区的大小及位置的差异来检验各个被试之间的解剖结构差别。

图2.8所示为138个被试左右脑平均球面的MW映射。图中颞叶置于中央部位。图中还标出了一些解剖结构的标记点。利用左右脑半球通过配准产生统一的球面，以及这个球面的MW映射图，可以定义统一的二维坐标系统网格。所有被试的解剖结构特性，比如皮层表面曲率、灰质厚度、表面面积、面凸程度、脑沟深度、脑功能特性，以及其他如扩散张量影像中的各项异性分值等，都可以从每个被试的球面坐标系统中提取并重采样进而转换到这个统一的坐标系统中。这样就可以在MW映射图的二维坐标系统中，研究和比较各种不同参数在各个解剖分区或脑叶的平均特性、左右脑差别以及男女性别差别等。

如前所述，由于MW映射图的中央部位形状畸变最小，研究者通常会把研究区域放置在中央部位。图2.9所示为不同区域位于中央部位的不同类型的MW映射：第一类（A），颞上回平面位于中央，用于听觉皮层研究；第二类（B），颞叶和枕叶位于中央；第三类（C），额叶和顶叶位于中央；第四类（D），枕极位于中点。网址http://www.ebire.org/hcnlab/cortical-mapping/所示的平面图标（flat-mapper）可以查阅蒙特利尔神经学研究所（MNI）定义的大脑三维标准空间，以及泰雷拉克（Talairach）大脑标准空间和MW映射图之间的相互坐标转换。

2.3.4 大脑皮层周围表面分割

大脑灰质的厚度在2.5毫米左右。为了研究灰质/白质交界面周围脑组织的特性，需在交界面以下白质内部定义一个2毫米厚的层。图2.10 （A）和（A1）分别显示了灰质层和2毫米厚的白质层。

自由表面分割出了灰质/白质空间、灰质/白质交界面（S0）以及灰质外表面（Sp）。基于上述两个表面，通过插值可以得出其他三个表面：灰质中央层面Sm，也就是S0和Sp的中间，以及灰质/白质交界面以下1毫米和2毫米皮层表面S-1和S-2。图2.10（B）和（B1）显示了皮层附近分割出的五个层面。

图2.7所示的所有被试左右脑的平均投影提供了横向研究全皮层表面结构和功能特性的标准空间，上面定义的五个皮层表面则提供了从白质到灰质外表面研究脑组织结构差异的5毫米左右纵向研究空间。

前人的研究认为，从BOLD-fMRI数据中获得的大脑功能激活信号主要取自轴突（axon）的末端，位于白质和灰质的交界面，也就是本章中所用的大脑皮层分析层面S0。必要时，也可以参考灰质中间层（Sm）的fMRI激活数据，但与S0的结果没有显著性统计差异。所以，fMRI数据的层面化分析一般仍选用S0的数据，或者将3 D数据投射到该分析层面上，但解剖结构信息则需分不同层面进行统计分析。不同层面之间通过后续处理完全统一配准，可以根据研究目的来分析fMRI功能激活皮层周围的解剖结构参数，统计这些参数在对应区域不同层面上的变化特征。

2.3.5 二维平面上的大脑解剖结构信息

亢孝俭等人采用皮层表面分析技术，在左右脑统一标准空间的MW映射图上，分析了138个右利手被试的皮层表面曲率、脑回深度、皮层厚度、弯曲能量的皮层局部面积的皮层表面区域分布、左右脑非对称性以及被试个体差异。

图2.11所示为第二类MW映射图上138个被试左右脑的平均表面曲率、皮层厚度和局部面积的平均值（左列）和标准方差值（右列）。表面曲率的方差在皮层表面大多区域数值较低，这表明脑回差异小，非对称性小，脑回配准精确。表面曲率的方差由于左右脑的不对称，在大脑侧裂后区域有所增加。在颞叶、顶叶和额叶区域，面曲率方差的增加主要反映了这些区域脑回折叠结构差异的增加。德思萃皮层分区的精确度在这些区域的降低也与此有关。皮层厚度的测量和费舍尔（Fischl）、戴尔（Dale）以及沙拉特（Salat）等人的研究结果相吻合。

表2.3列出了138个被试左右脑的皮层表面的平均脑回深度、表面曲率绝对值、表面弯曲能量、皮层局部面积和平均皮层厚度在左右脑整个皮层表面和六个脑叶上的平均结果。皮层厚度的综合平均值没有发现不对称性，这个结果与杰诺斯科特（Janauskaite）等人和沙拉特等人的研究结果一致。相比之下，一些研究结果表明左脑的皮层厚度更大一些，有些区域的不对称程度甚至超过5%。表2.3的结果表明，仅发现颞叶有2%的显著不对称性。

注：LH：左脑；RH：右脑；WH：整个表面；FL：额叶；IC：岛叶皮层；LC：边缘皮层；OL：枕叶；PL：顶叶；TL：颞叶。左右脑比较的统计意义p值：p＜0.01, p＜0.001, p＜0.0001。

图2.12为皮层厚度、曲率校正皮层厚度和局部表面面积的左右脑差别显示在第二类MW映射图上。可见，仅有几个德思肯—基里艾尼分区的校正厚度存在显著不对称性。相对于校正厚度，德思肯—基里艾尼分区的皮层面积在每个脑叶都出现了较强的不对称性，尤其是在颞叶。

海伦（Herron）等人利用二维MW映射分析技术对大脑皮层和皮层下结构的解剖参数进行了男女性别比较。结果表明，经过整个大脑体积权重校正，女性脑回更复杂（更大的弯曲能量），男性则有更大的皮层面积和灰质体积。男女的皮层厚度没有统计意义上的差别。

扩散张量影像（DTI）中的各项异性分值（FA）是衡量脑神经元轴体结构和完整性的敏感参数，而磁化转移影像（MTI）中的磁化转移率（MTR）则是衡量脑细胞膜和髓鞘完整性的敏感参数。因此，FA和MTR的结合使用能提供比单个参数更完整的对白质和脑组织的描述。图2.13所示为从S-2到Sp层面FA和MTR平均值变化。FA在灰质外表面较低，在灰质/白质交界面增加较快。FA在白质里有一致的左右脑不对称性，但这种不对称性在趋于灰质外表面时逐渐消失。相反，MTR在灰质外表面较小，在灰质中增加较快，并随着脑组织深度增加而增加。

2.3.6 二维平面上皮层和亚皮层的脑功能定位

对二维平面上的脑功能数据，其处理过程与解剖结构数据完全一致，区别在于fMRI的数据本身空间分辨率有限，一般在3mm×3mm×4mm左右，而高分辨率结构像数据则至少可以达到1mm×1mm×1mm。因此，需要参照高分辨率结构像的标准模板对fMRI数据进行配准和重采样，这实际上改进和提升了fMRI数据的空间分辨率。之后，fMRI数据需要进行的激活图谱计算和大脑皮层功能分区处理，都可以在二维MW映射图的数据矩阵（335×649）上完成，激活的统计分析方法与传统的fMRI数据分析一致。

在对低分辨率的功能图做预处理时，如果仅仅在功能图空间进行配准，功能图的平均效果还是低分辨率的。亢孝俭等人提出了把每个功能图重采样到高分辨率结构图空间，从而提高后续处理的分辨率。图2.14显示了两种方法的平均结果比较。这种新方法中可能存在的问题是，高分辨率重采样后的图像需要大量的硬盘空间。以上述两种分辨率为例，硬盘空间需要增加到原来的36倍。如果没有足够的硬盘空间，解决这个问题的办法之一是只保存配准参数而不是重采样后的图像数据。在激活计算功能时，再临时计算重采样数据。模拟数据和实际数据的分析结果都表明，这种方法会提高脑功能数据分析的精确度和重复性。尤其是在数据采集过程中存在大脑微移的情况下，这种方法的优势更明显。

把功能图重采样到二维标准MW映射图上，就可以很容易地得出整个大脑皮层的功能激活图了。凯特（Cate）等人用皮层二维表面分析方法仔细研究了选择性听觉和视觉联合刺激下引起的视觉反应，试图区分视觉反应是视觉刺激引起的还是与听觉刺激有关的高级别认知反应。图2.15所示为第四类MW映射图上与注意力有关的调制结果。

大脑亚皮层的功能定位，完全可以采取类似于整个大脑皮层功能定位的方法。此时只需要应用合适类型的MW映射图（参见图2.9），取出相应的坐标区域从而聚焦于某个亚皮层，比如视觉或听觉亚皮层。有关亚皮层功能定位的具体应用和方法，将在本书应用篇第12章中做详细介绍。

作者附注：本章内容所介绍的部分研究成果得到了国家973项目（编号：2011CB707700）和国家科技支撑项目（编号：2012BAI23B07）的支持，还得到了美国退伍军人部研究服务机构（VA Research Service）项目（编号：1CX000583）的支持。本章所述观点只是作者本人的观点。在本章的研究和写作过程中，得到了美国加利福尼亚州立大学戴维斯分校神经学系戴维·伍兹教授及其同事的大力帮助和支持。作者在此一并致谢。