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人在看电影时，大脑如何做反应？一方面，外部的感觉信息实时的输入达到脑中；另一方面大脑会自动生成对故事线的预测，并与输入的信息进行匹配。那么，如果使用功能磁共振实时记录大脑的脑活动，我们会看到什么？ 对于观看电影这类复杂刺激的脑成像数据，分析起来还是有很多挑战。相比于常规使用的心理学任务，对电影刺激很难确定某一心理活动具体发生的时间。因此也就无法用简单的模型去测量某些具体时间点对应的心理过程诱发的脑活动。但是好在很多脑区的激活模式是直接受输入的刺激调控的，因此在看同样的电影时不同人在这些脑区产生的激活模式是相似的。因此可以用测量不同被试激活时间序列的相似性来找到参与加工电影刺激的脑区。最早一篇显示被试间激活相似性的研究在2004年发表在Science上。我曾经在2010年的一篇 博客 中介绍过。 这种被试间相关性分析的方法如上图A所示。在标准化空间上大脑的每一个位置，可以做不同被试看电影时的时间序列的相关。这样就可以得到一张大脑中每个地方相似性的统计图。这类的研究已经有很多，大多发现在看电影时大脑里负责视觉加工的很多区域的激活模式存在很高的被试间相似性。而在负责高级认知任务的脑区，激活模式的被试间相似性并不高。这可能是因为这些区域并没有参与电影加工；但也可能是因为不同人对电影的理解和主观感受不同，所以局部激活的模式也没有太大的相似性。 大脑里的不同脑区负责加工不同层次的信息。它们之间并不是独立的工作的，而是实时的互相传递着各种信息。这也是我们为什么要研究脑区间的连通性，特别是动态连通性的原因。动态连通性在静息态数据处理中是用得比较多。通常可以使用滑窗 (sliding window)的方法计算每一个小时间窗口 (比如说30s)内两个脑区的功能连通性。经过一系列的滑窗，不同窗口之间连通性的变化可能反映了脑区间功能联系的动态变化。但连通性的测量指标 (比如相关系数)很容易受到噪声的影响，特别是功能磁共振信号中的头动、呼吸等生理噪声。另外，哪怕是完全无意义的随机信号，采用滑窗法也会计算出功能连通性的"变化"。那么如何才能说明滑窗间的“变化”是有意义的？这在静息态数据上是个难题。而对于看电影的数据，关于动态连通性的功能意义的疑问似乎可以在一定程度上解决。因为如果连个脑区间的动态功能联系真的是与对电影的理解有关，那么不同被的动态联系也可能是相似的。基于此我们

几天前，Google 发布了一年一度的Google期刊排名  Google Publication Metrics 。 Google这个主要依据的指标是期刊的5年引用 H指数 。即把一个期刊再过去5年内发表的所有文章按引用数排名，如果有N篇文章被引用至少N次，那么该期刊的H指数就是N。 相比于期刊影响因子通常只计算发表两年的文章，Google Metrics计算了发表5年的文章，应该有更好的稳定性。但H指数的问题是，发表文章越多的期刊，偶尔出现单篇文章引用数高的概率也会增加。因此像PLoS ONE和Frontiers这类综合大刊H指数都很高。这也是Google Publication Metrics经常被人诟病的一个原因。 我检索了下我发表的几篇引用数较高的文章的期刊的H指数： Brain Connectivity 30 Brain Structure and Function 43 Neuroimage 128 Cerebral Cortex 86 Frontiers in human neuroscience  79 对比我自己文章的 引用数 ，看来我的文章大都是泯然众人。不过还好，我有两篇文章可以排在Brain Connectivity的top 30以及Brain Structure and Function的top 43里。12年在Brain Connectivity发表的PET connectivity的文章以57次引用排名第11。15年在Brain Structure and Function发表的脑网络调制dynamic connectivity的文章以50次引用排名第30。 做研究，发表文章是重要的。但研究是否被认可，需要时间的考验。如果文章发表了，再去拿文章发表的文章的影响因子说事没什么意义。还是要看有没有人引用你的文章吧。 Di X, Biswal BB, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (2012). Metabolic Brain Covariant Networks as Revealed by FDG-PET with reference to resting-state fMRI networks. Brain Connect 2(5):275-

这周读的是一篇1991年发表在Journal of neuroscience上的文章。和上周的文章类似，这篇文章的“初步結果”也被发表在顶级期刊。不过這次是Science (Corbetta et al., 1990)。 相比于其他早期PET文章，这篇文章的行为结果相对复杂一些。实验设计采用两个相继呈现的视觉刺激。在选择性注意条件，被试被告知刺激的某一属性会发生变化，比如颜色，形状或速度。被试要报告先后呈现的两个刺激在这一属性上是否发生了变化。在这一条件下，被试将注意集中在一个特定的属性上，而可以忽略其他属性。在分散注意条件，被试要报告两个刺激是否在任意维度发生了变化。在这一条件下，被试无法将注意集中在一个特定属性，而职能分散到各种属性上。行为结果发现，被试在注意一个属性时 (选择性注意条件)对其变化的检测敏感度 (d')高于被试没有特别注意一个特定属性时的敏感度 (分散注意条件)。 有9名被试参与了PET实验。实验的主要实验条件是分散性注意条件和选择性注意条件。其中选择性注意条件进一步区分了注意速度、颜色和形状属性变化的三个条件。 PET实验主要结果： 在初级纹状视皮层，注意特定属性的选择注意条件的激活要低于分散性注意条件。 在外纹状视皮层，选择性注意一个特定的属性会分别激活特定的区域。比如注意速度变化会更激活下顶叶，注意形状变化会激活梭状回和海马旁回。 在视觉区之外，有一些脑区在注意不同属性时都会被激活，比如基底神经节，前运动皮层，脑岛等。 这些结果说明，加工特定属性的是皮层区域的活动会被注意增强。而在视皮层之外，很多区域也会参与到注意调控。这些区域远远超出了之前注意模型所关注的丘脑和顶叶皮层。 Corbetta M, Miezin F, Dobmeyer S, et al. (1990) Attentional modulation of neural processing of shape, color, and velocity in humans. Science (80- ) 248:1556–1559. Corbetta M, Miezin FM, Dobmeyer S, et al. (1991) Selective and divided attention during visual discr

脑成像文献笔记由于各种原因停了好久。但觉得还是应该静下心来读一些文献。希望以后可以以一周一篇的速度读下去。 %%%%%%%% 这周读的文章还是一篇早期的PET研究。研究来自于脑成像研究的另一个发源地，英国的伦敦大学学院UCL。Friston曾在一个报告中回忆脑成像的“黄金时期”：那个时候用一个星期收数据，一个星期分析数据，一个星期写文章，然后文章就可以发到Nature。我猜想这篇文章就是发表在那个好时候。 这篇文章 "A direct demonstration of functional specialization in human visual cortex"，研究的内容是人类视皮层的功能特异化。脑功能特异化早在Broca和Wernicke之后就逐渐被人们所接受。对于视皮层，使用猴子做的电生理研究也发现了专门加工颜色和运动信息的V4和V5区域。但在当时，一些人类脑损伤的研究似乎支持相反的观点——视皮层没有特异的加工区域。因此这篇文章使用PET，第一次在正常人类上演示出了功能分离。 使用脑成像验证功能分离，需要设计两个实验任务A和B，并找到激活区域甲和乙：区域甲只在任务A激活，但不在任务B激活；区域乙只在任务B激活，但不在任务A激活。Zeki早先在猴子的电生理研究中定义了V4和V5区。这个研究直接把猴子实验的刺激任务搬到人类实验上。 文章包含两个实验。实验一是颜色知觉实验。扫描了6个被试。三个实验条件分别是：闭眼、看彩色刺激图片和看等亮度的灰色刺激图片。实验二是运动知觉实验。扫描了3个被试。三个实验条件分别是：闭眼、看运动刺激和看静止刺激。有意思的是，这两个实验被作为“初步结果“都被分别发表过。其中定义人类颜色加工中枢V4的文章还被发表在Nature上 (Lueck et al., 1989)。 PET数据分析统计参数图 (statistical parametric mapping, SPM)的分析框架。统计方法上这一脉渐渐成为正统，并推广到后来的fMRI数据分析上。文章主要的结果就是，相比于看灰色图片，看彩色图片会激活人脑的V4区 (上图)；而相比于看静止刺激，看运动刺激会激活人脑的V5区 (下图)。结果显示出漂亮的功能分离。 不过最有意思的一个数据分析是所谓"Seed analysis

虽然之前读了第一篇BOLD fMRI文章，但搜索文献觉得还是应该多读几篇早期的PET文献。所以这周读了Petersen 1988年发表在Nature的使用PET研究语言加工的文章。这篇文章的实验设计相比于同时期的其它文章要复杂很多。据我所知是唯一一篇以Article发表在Nature上的fMRI/PET文章。 文章使用了视觉和听觉两种刺激呈现方式进行实验.。每个刺激模态各有4个实验条件。这样，一共有8个实验条件。每个模态的4个条件分别是1) 被动看注视点、2) 被动看词、3) 说出所看到的词以及4) 说出与所看到名词相应的动词。这4个条件前后两两比较，就可以得到3个心理过程： 1) 被动看/听词 - 被动看注视点：对单词的视觉/听觉加工； 2) 说出所看/听到的词 - 被动看/听词：语言生成； 3) 说出所看/听到名词相应的动词 - 说出所看/听到的词：语义加工。 主要实验结果都总结在下图里。对视觉和听觉单词的加工，分别激活了视觉皮层和听觉皮层。而语言生成则不受刺激呈现模态影响，激活了相似的左右两侧感觉运动皮层。语义联系加工也不受刺激呈现模态影响，激活的区域是类似的左侧额叶下回，即布洛卡区。 这些结果很清晰，而且很干净。视觉和听觉单词的简单感觉加工分别激活了视觉和听觉皮层，但并没有激活一个共有的区域。这一区域就是传说中的威尔尼克区。通常的语言加工模型认为不论是视觉和听觉的语言信息都会编码成语音信息再进行加工。而负责这一功能的脑区正是威尔尼克区。所以，这篇文章里说这些结果挑战了传统的根据神经心理学证据提出的序列加工模型；而相反支持了平行加工理论，即视觉和听觉的语言信息先平行独立被加工，再送到布洛卡区进行语义加工。作者用一张图描述了这个理论模型。 这篇文章从当时的背景看设计得足够复杂，结果也很明确且干净。所以也难怪可以以Article形式发表在Nature。可是从研究逻辑上讲用脑成像数据去反驳神经心理学证据是十分困难的。文章最挑战理论的结果是没有发现威尔尼克区的激活。现在人们都知道从脑成像研究中得到支持虚无假设的证据的困难性。无法得到正性激活结果的可能性非常多，比如设计不合理、统计检验力不够等。但这是要经历很长时间才被研究者们慢慢意识到的。 Petersen SE, Fox PT, Posner MI, Mintun M, Raich

自 第一篇PET脑功能定位研究 起，PET技术在脑功能成像研究中取得了巨大的成功。但PET本身的局限也使得人们在探索新的脑影像技术。PET的局限主要是两点：放射性和时间分辨率低。放射性自不必提。就时间分辨率讲，扫描一幅PET图像需要几分钟的时间。这就使得PET只能用来研究稳态的神经活动。 1990年，Ogawa提出可以使用MRI测量内生的血氧水平依赖信号 (BOLD)来间接测量脑活动 (Ogawa et al., 1990)。两年后，第一篇使用BOLD效应的人类fMRI文章发表 (Kwong et al., 1992)。fMRI最大的卖点自然是动态性，因此文章的标题特别强调了"dynamic"。文章最主要的实验是一个简单的视觉实验。值得一提的是，这篇文章也是第一个采用block design实验设计的fMRI研究。使用被试看视觉刺激时的fMRI图像减去基线时的图像，可以很清楚的显示出视皮层的激活 (下图左)。而更重要的是，如果提取视皮层的信号，还可以清楚的显示出视皮层活动随任务变化的动态过程 (下图右)。 此外，这篇文章还做了另外两个实验。实验二是使用兔子做的验证实验。实验操纵兔子呼吸的空气的O2和CO2的比率，并观测到BOLD发生随CO2含量变化。这表明了观测到的信号确实是对血氧水平敏感的信号。而实验三做了一个人类的手动任务，得到了运动皮层的激活。这表明所观测到的BOLD效应并不只局限于视皮层。 这篇文章背后有很多故事，可以在 这里 看到一些。更有意思的是，实际上在两个月里有三篇人类BOLD fMRI的研究相继发表。Ogawa先提出了BOLD信号的想法，随后包括Ogawa在内的三个组同时做人的BOLD成像。这时时间很重要。Kwong的文章发表在1992年6月的PNAS上，Ogawa的文章发表在7月号。但投稿日期Kwong只早了5天。但最早出版确是Milwaukee的 wisconsin  medical school的Bandettini等人的文章，在6月的Magnetic Resonance in Medicine。但仔细看投稿日期，Bandettini投稿最晚，但选择了MRM以求快速发表。不过所有人都承认idea是Ogawa的。 Bandettini PA, Wong EC, Hinks RS, Tikofsky RS

之前一直以为这篇文章 (Fox et al., 1986)是第一篇使用功能成像技术定位脑功能的研究报告。但搜索文献后发现其实并不是。在20世纪80年代初已经有很多使用PET研究精神疾病的研究，比如 (Baxter et al., 1985)。Fox和Raichle在1984年也曾发表过文章研究视觉刺激呈现频率对视皮层局部脑血流量的影响 (Fox & Raichle, 1984)。但仔细读过这篇文章后，觉得这篇文章才更接近于目前意义上的脑成像研究。 首先是PET技术空间分辨率问题。更早的研究大都使用感兴趣区域分析，可能与PET技术固有的空间分辨率有关。虽然PET图像采集本身的分辨率可以达到几毫米，但由于放射性扩散和图像采集技术等的限制，PET图像的空间分辨率要低于1厘米。但Fox et al.认为，如果把PET图像扑捉到的神经活动看成一个点的空间概率分布函数，1厘米以上的概率分布宽度并不影响定位相距几毫米的神经区域。也就是说，如果两个神经区域的距离小于1厘米，通过合理的实验设计也是可以分别定位这两个区域的。理论上似乎好理解，但更主要的是要给出漂亮的结果。 于是这个研究给被试观看3种大小的视觉刺激。对每个被试分别记录了这三个条件以及相对应对照条件的的PET脑血流量图像。之前的动物研究和病人研究已经知道视野不同位置的刺激会激活视皮层的不同区域。与这些结果对应，这篇文章发现呈现在视野黄斑区的刺激激活最靠后的部分，而最外周刺激激活的区域最靠前 (下图b到d)。三个激活点在AC-PC轴方向的距离小于1厘米。但是位置差异还是可以很清楚的显示出来。 这篇文章的另一个重要贡献是提出设置对照条件，使用相减处理PET图像结果，以达到定位的目的。这基本打下了脑成像研究的逻辑基础：设计对照条件，相减和定位。这种研究思路一直是脑成像研究的主流。 如何设置对照条件是另一个问题。这篇文章的对照条件是“静息状态" (resting-state)。从心理学上讲静息状态并不是一个好的对照条件，因为和任务态的差别太大。但正是静息态作为对照条件的频繁使用，才使得Marcus Raichle后来可以定义一个在静息态时激活高、而在做各种任务时激活下降的默认网络 (Raichle et al., 2001)。 Baxter LR Jr, Phelps ME, Mazzi

[ 十五言 是个不错的地方。也许以后类似的文章都会现在那里发表，欢迎 关注 。] 大脑不休息 与人体其的他器官不同，大脑在人的一生中一直处在活动状态。从能量代谢的角度讲，肌肉在休息时的耗能几乎可以忽略不计，但在收缩运动时会消耗1000倍以上的能量。相反，大脑无论在工作还是休息时都要消耗大概身体总代谢量的20%。而在工作时的耗能水平只比休息时高5%。正是因为如此，休息时的大脑更应该被看成是一种独特的状态，而并不是简单的休息。圣路易斯华盛顿大学的Marcus Raichle等人在2001年时将这种状态 (resting-state)命名为默认模式 (default mode)，并将一些在休息状态时神经活动更高的区域组成的网络称为为默认网络 (default mode network)。这一网络中的区域的神经活动在人执行特定的任务的时候反而会下降，通常认为是负责产生自发的想法以及无目的的思考。 对于大脑的休息状态，另一个重要的发现要追溯到1995年。当时在威斯康辛医学院的Bharat Biswal等人发现在完全没有运动的休息状态，大脑左右两侧运动皮层的fMRI信号仍然会显示出很强的相关性。fMRI技术是一种无创的记录脑活动的方法，它通过测量脑血流中含氧血红蛋白和脱氧血红蛋白的比例间接地反映神经活动。这是一个非常重要的发现。因为之前虽然知道左右两侧的运动皮层在完成双手协调任务时会同时激活，但并没有人会想到人在没有动双手的时候负责控制两侧手的区域仍然会同步活动。这提示了一个大脑重要的属性。大脑中存在着自发的脑活动，而且这些自发脑活动不是杂乱无章的，而是有组织的。在接下来的一系列研究都发现，凡是已知的功能相关的脑区之间，在静息态时也都会显示出很强的相关。这一组组相互关联的区域就组成了不同的脑功能网络，比如视觉网络、运动网络和注意网络等等。这种使用静息态fMRI数据分析大脑功能网络的技术目前正日趋流行，而且是当前美国的人脑连接组项目(human connectome project)的基础技术之一。 既然休息时的脑活动已经能反映大脑的网络结构，那么，大脑活动时的状态又会有什么差别呢？大脑可以大致的分为两个系统：一个是之前提到的默认网络系统；另一个是负责各种具体任务的区域的集合，通常被称为任务正网络。这两个网络的神经活动是负相关的：一个网络的活动升高，另一个网络的活动

虽然短期内没有发Nature或Science的可能，但还是不妨仔细研究一下发表在上面的fMRI/PET论文。这样既有利于回顾历史上的重要研究，也能看出一些脑成像研究的发展趋势。 文章主要是我手动从Pubmed搜集的所有发表在Nature和Science上发表的文章。借助云端文献管理软件Mendeley，我分别建立了两个小组来分享发表在 Nature 和 Science 上的脑成像文章。文章主要以fMRI和PET为主，也有少量的TMS研究。 这么多文章，一篇一篇看过去也是很有趣的。不过把这些文章整理一下，也可以找到一些有趣的趋势。比如，下图就是我统计的各年发表在Nature和Science上文章的数量。 从中可以看出，Nature中fMRI/PET文章发表的高峰在2000年左右，Science的高峰在2008年左右。而在近年，两个期刊发表的文章数量都有下降趋势。这应该不是fMRI文章发表数量降低导致。因为在Pubmed搜索"functional magnetic resonance imaging"，可以看出相关fMRI文章的数量是一直上升的。可能是近年来有重大突破的文章越来越少了吧。 最后是根据Google Scholar引用数据统计出Nature和Science分别引用最高的10篇fMRI/PET文章 (序号后的数字表示引用数)： Nature 1. 2233 Petersen SE, Fox PT, Posner MI, Mintun M, Raichle ME, 1988. Positron emission tomographic studies of the cortical anatomy of single-word processing. Nature 331(6157):585-9. 2. 2179 Drevets WC, Price JL, Simpson JR Jr, Todd RD, Reich T, Vannier M, Raichle ME, 1997. Subgenual prefrontal cortex abnormalities in mood disorders. Nature 386(6627):824-7. 3. 1604 Cohen JD, Perlstein WM