独立成分分析观察不同性别正常人静息态听觉网络差异

孙桂洋，陈井亚，冯源，张玲玲，陆照璇，陈硕楠，刘斌

(1.东南大学医学院，江苏南京 210009;2.东南大学附属中大医院放射科，江苏 南京 210009)

脑功能听觉网络研究中较少关注性别差异对听觉网络的影响［1-2］，对这种可能存在差异的忽略可能是近年来脑功能研究可重复性较低的一个原因。独立成分分析(ICA)方法是近年来脑功能研究的热点［3］，这种脑功能数据分析方法具有不需要先验假设的盲源性，在多种疾病研究中均得到了广泛的应用。本实验采用ICA方法来观察正常男性及女性人群的静息态听觉网络，并观察两者之间可能存在的差异，为下一步的研究提供依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料

2012年6月到10月间搜集健康受试者40例，按性别分为两组，其中男20名，女20名。两组受试者年龄(20～62岁)匹配，平均(35.8±4.2)岁。所有受试者纯音听阈测试均正常，身体均健康，无神经系统疾病史，均为右利手。实验设计方案经东南大学附属中大医院伦理委员会论证并同意，所有受试者均签署知情同意书。

1.2 仪器与方法

采用Simens Verio 3.0T MR，标准12通道头部线圈。受试者仰卧，保持静息状态，头部两侧用海绵垫固定，以减少头部运动。首先使用SE序列获得36层T1WI解剖图像，扫描参数:TR 2 000 ms，TE 9 ms，层厚4 mm，无间距，FOV 240 mm ×240 mm，矩阵320×320。然后采用EPI序列在与T1WI相同的层面进行BOLD图像采集，扫描参数:TR 2 000 ms，TE 25 ms，翻转角90°，层厚4 mm，无间距，FOV 240 mm ×240 mm，矩阵64×64。扫描时间486 s。同时对每个受试者行全脑容积扫描以获得全脑3D图像，扫描参数:TR 1 900 ms，TE 2.48 ms，翻转角9°，FOV 256 mm ×256 mm，矩阵256 ×256，层数176，层厚1 mm，无间距。扫描过程中嘱受试者闭眼不动并保持清醒状态。

1.3 数据预处理

使用DPARSF软件(http://www.restfmri.net)在MATLAB平台下进行数据预处理。为得到稳定的BOLD信号，将每个受试者的前10个时间点数据去掉，然后对剩余数据进行时间和头动校正，再标准化到蒙特利尔神经病学研究所(MNI)坐标空间并重新采样到每体素3 mm×3 mm×3 mm。然后将标准化后的功能数据采用滤波尺寸为6 mm的各向同性高斯滤波器进行空间平滑，为了减小高频生理噪声的影响，对数据均进行带宽为0.01～0.08 Hz的带通滤波。最后，利用线性回归的方法将头动校正参数、全脑信号、脑白质和脑脊液信号从功能数据中去除。

1.4 数据分析

采用GIFT软件(http://icatb.sourceforge.net/)对两组受试者预处理后的数据进行ICA组分析，选择分离50个独立成分，对分离出的各成分结果归一化为Z值，得到50个独立的脑区激活分布图和相应的时间序列。Z值代表的是单个体素的时间序列与整个成分的时间序列的相关度，Z值越大，相关性越强。在分离出的50个独立成分内选择听觉网络成分采用SPM8软件进行统计分析，组内分析采用单样本T检验，FDR校正，P＜0.05，最小激活体素为30;组间分析采用双样本T检验，Alphasim矫正(Mask file:Brain Mask_05_61×73×61)，P＜0.005，最小激活体素为26。最终获得两组受试者静息态听觉网络及两者之间的差异脑区图。

2 结 果

2.1 组内比较

两组受试者组内分析所获取静息态听觉网络脑区，男性组包括双侧的颞叶(含颞上回)、颞中回、颞下回及岛叶、双侧扣带回;女性组包括颞上回、颞中回、颞下回及岛叶，两组激活范围主要位于双侧听觉中枢，即颞上回区(表1，图1、2)。

表1 独立成分分析所获取两组受试者静息态听觉网络分布Tab 1 Resting-state auditory brain area of two groups acquired by ICA analysis

图1 独立成分分析提取男性组静息态听觉网络分布图(色条图为T值)Fig 1 Resting-state auditory network of male group acquired by ICA analysis(color bar represents T value)

图2 独立成分分析提取女性组静息态听觉网络分布图(色条图为T值)Fig 2 Resting-state auditory network of female group acquired by ICA analysis(color bar represents T value)

2.2 组间比较

两组间差异脑区主要包括右侧颞上回，左侧海马及其周围区域，左侧额中下回(表2，图3)。

表2 两组受试者静息态听觉网络差异脑区分布Tab 2 The different brain area between two groups

图3 两组受试者静息态听觉网络差异脑区分布图(色条图为T值)Fig 3 The different auditory network between two groups(color bar represents T value)

3 讨 论

3.1 ICA方法观察静息态听觉网络的有效性

以往关于听觉静息态的脑功能研究大部分采用种子点相关的分析方法［4］，但听觉皮层在人脑中具有相对对称的分布特点，在这种情况下，种子点的选择成为难点之一，不同的种子点选择所获取的功能网络具有不同的分布特点，而同时选择双侧听觉皮层区域内的种子点又给后期的统计分析带来了很大的工作量，增加了运算的复杂性及其可信程度。ICA方法在近几年脑功能研究中日益成为热点［5］，与种子点分析法不同的是，ICA不需要预先选择种子点进行处理分析，而是在全脑寻找空间上信号相对独立的脑区，这些脑区被定义为静息态功能网络，它能够在全脑范围内获得信号上相对独立的成分，这些成分可以很简单地进行组内及组间分析。这种分析方法的盲源性使研究者即使无任何先验假设，也可以对噪声和各种功能信号进行分离。

董国珍等［6］利用种子点分析方法对ICA方法定位的准确性进行验证，结果证实ICA方法可以准确地分离出听觉系统，且在解剖定位上与种子点分析法高度一致。本研究男性和女性两组受试者的组内分析结果表明，静息态默认网络均位于双侧初级及次级听觉皮层，即双侧颞叶及相邻的岛叶，双侧的扣带回等区域，这与本小组前期采用种子点分析方法所获取的结果［7］一致，表明ICA方法可以有效地获取受试者的静息态听觉网络。

ICA方法同样具有其限制性，在ICA数据处理过程中，独立成分数量的选择以及对目标网络的选取均会对结果造成一定的影响。本研究对两组受试者均选择相同的50个独立成分数量，并依照本小组前期的实验结果选取匹配程度最佳的静息态听觉网络，以最大程度减少该方法对结果可能造成的影响。

3.2 静息态听觉网络的性别差异

很多生理学及神经科学学者进行试验研究时，都基于人类感觉系统功能并无性别相关差异的假设，大部分科研工作未关注性别差异对感觉功能的影响。事实上，男性和女性对环境和周围事物的感知是有差异的。我们假设这种差异源自于脑功能网络的差异性，基于这种假设，我们进行了这项研究。

本研究结果表明，男性和女性静息态听觉网络具有差异，男性组较女性组激活减低的脑区主要位于右侧颞上回后部以及左侧额中下回。颞上回后部的主要功能［8］是整合听觉刺激，并进一步加工处理，再传导至听觉中枢，而额中回、额下回的主要功能是情绪以及感知的调节。与男性相比女性在这些脑区激活较高表明，女性的情绪以及感知功能脑区部分参与了听觉信息的整合过程，从而可能导致女性对听觉信息具有较多的情绪理解，对周围环境具有更加感性的感知过程，而这种感知源自于信息的加工处理及整合过程。这与国外学者［9］的研究一致。同时，男性在海马及其周围区域具有更强的激活，海马及其周围区域具有短时记忆功能。此外，Teki等［10］近期研究表明，海马区与颞上回功能上具有联合性，共同参与复杂声音感知，这种感知基于海马所存在的记忆模板及经验性依赖记忆。这表明，男性可能具有更多的脑区参与对听觉信息的理解及记忆能力，从而积累更多的经验性信息，以对周围的环境具有更加强大的适应性。同时，在组内分析时男性组双侧扣带回有激活，女性组该区域未见明显激活，但在组间统计分析时该区域在两组之间并未见明显差异，结合本小组及以往研究者的实验结果［7，11］，以种子点相关方法获取的男性及女性受试者均可见双侧扣带回的激活，这表明在女性组可能双侧扣带依然参与了听觉网络的功能，但联络程度稍低，故组间统计学分析未见明确差异。我们在后续实验中将加大样本量并进一步验证这种假设。

我们的研究表明，听觉网络在正常人不同的性别之间有差异。这种差异不仅仅存在于听觉中枢，而且存在于与听觉中枢联合参与听觉感知的脑区如海马、额叶等区域。同时，我们的研究年龄跨度较大(20～62岁)以及受试者数量较少，而这种年龄的跨度及数量可能会影响到最终的结果，我们将在后续的实验中予以完善。

总之，应用ICA方法可以满意地获取人脑的静息态听觉网络，而且可以满意地观察到男女性别听觉网络之间的差异，这些差异可能与不同性别之间对周围环境的感知不同相关。

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［5］de LUCA M，BECKMANN C F，de STEFANO N，et al.fMRI resting state networks define distinct modes of long-distance interactions in the human brain［J］.Neuroimage，2006，29(4):1359-1367.

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