功能性近红外光谱技术在利手、非利手主动抓握-释放任务下脑区激活研究中的应用

李晁金子，黄富表，杜晓霞，张豪杰，张通

1.首都医科大学康复医学院，北京市 100068；2.中国康复研究中心北京博爱医院，a.神经康复科；b.作业疗法科，北京市 100068

功能性近红外光谱技术(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)是一项新的无创脑功能成像技术，在近二十年内快速发展[1]。在神经科学方面，fNIRS的应用涉及阿尔茨海默病、痴呆、抑郁、癫痫、帕金森病、脑卒中康复等多个方面[2-4]，具有时间分辨率高、成本低、便携、操作相对简单等多项优势[5]，特别是当功能磁共振、脑电图等技术受金属植入物或电脉冲影响无法实施时，提供了一种良好的补充，有很高的临床应用潜力[6-7]。

目前健康人在不同运动模式下的脑活动已有较多功能磁共振研究[8-9]，认为手主动运动时，脑区激活多集中于感觉运动区(sensorimotor cortex,SMC)、运动前区(premotor cortex,PMC)、辅助运动区(supplementary motor area,SMA)和小脑等，这些区域被定义为手运动任务相关的感兴趣区(region of interest,ROI)[10]。

本研究采用fNIRS，观察右利手健康人在执行主动抓握-释放握力器任务下，利手、非利手运动时SMC、PMC 的激活模式，并探讨近红外数据处理方法。

1 对象与方法

1.1 研究对象

2019年8月至12月，在北京市丰台区公开招募右利手健康人15 例，其中男性9 例，女性6 例；年龄24～75 岁，平均(46.00±17.68)岁；均无神经系统疾病；根据Edinburgh利手调查[11]判定为右利手。

本研究经中国康复研究中心医学伦理委员会审查批准(No.2019-112-1)，并在医学研究登记备案信息系统进行登记(No.MR-11-21-009751)。

1.2 方法

1.2.1运动任务

采集前，受试者在坐位、闭眼、清醒状态下完成fNIRS检查，检查时双手放在膝上，上臂和躯干放松，避免头部运动。

随后受试者借助听觉节拍器，以稳定的速度，在15 s 内用左手或右手重复抓握-释放88.8 N 握力器5次。采用Block 设计：开始前预扫描10 s 以获取矫正图像；然后休息30 s，不用于统计分析；之后左手重复运动15 s，休息30 s，连续5 个周期；再休息60 s，换右手完成相同任务过程。

受试者在使用单手执行抓握-释放任务的过程中避免除运动任务所需的其他动作，同时这一过程由实验者监测和视频记录。

1.2.2数据采集

采用ETG-4100 48通道近红外脑功能成像仪(日立公司)，波长695 nm 和830 nm 的近红外光由光纤束引导至大脑，采样率10 Hz，测量氧合血红蛋白(oxyhemoglobin,O2Hb)和脱氧血红蛋白(deoxyhemoglobin,Dex-O2Hb)浓度。4×4 阵列探头2 块，覆盖于双侧ROI相应的头皮上，每块探头包括8 个发射光纤和8 个接收光纤，间距3 cm，可监测9×9 cm矩形范围[12]。

参考脑电国际10-20 系统的Cz、C3、C4、F3 和F4 位置，确保探头覆盖6 个ROI[13]，即双侧SMC、PMC 和前额叶皮质(prefontal cortex,PFC)。采用3D 定位笔在标准化脑上标记每个探头的准确位置[14]，采用MATLAB 工具箱中NIRS-SPM 工具将这些坐标在蒙特利尔神经研究空间(Montreal Neurological Institute,MNI)转换为48个通道位置，建立3D通道分布图[15](图1)。根据平均MNI 坐标和Brodmann 分区对应关系，6个ROI 区被以下通道覆盖：左SMC 包括通道4、5、6、8、9 (C3 两侧)；右SMC 区包括通道25、29、32、36、39(C4两侧)；左PMC 包括通道11、12、13、15、16；右PMC 包括通道26、30、33、37、40；左PFC包括通道18、19、20、22、23；右PFC 包括通道27、31、34、38、41。

1.2.3数据处理

采用SPM-HOMER软件包进行数据预处理。手动标记原始数据有明显运动伪影或通道损坏部分，并行伪迹检测和矫正。应用0.01～0.1 Hz带通滤波消除由于心跳(0.8～2.0 Hz)、呼吸(0.1～0.33 Hz)和Meyer 波(0.1 Hz 或更低)引起的干扰[16-17]。将光强度转换为O2Hb 和Dex-O2Hb 浓度。采用NIRS-SPM 软件包去线性漂移、一般线性回归模型(general linear regression model,GLM)拟合，根据任务期O2Hb 和Dex-O2Hb 浓度变化估算非利手任务(左)和利手任务(右)下的β值；基于小波描述长度(wavelet-minimum description length,MDL)校正信号失真。根据β 值计算T 统计图检验平均O2Hb和Dex-O2Hb浓度变化的显著性，绘制通道激活图。

1.3 统计学分析

采用SPSS 19.0 统计软件进行数据分析。左手任务和右手任务下β 值与基线值(β=0)行t检验，明确激活通道，激活通道定义为相对于基线有显著性差异的通道，分别取5个Block任务期和休息期激活通道β值的平均值用于统计分析。两个任务下同一通道的差异采用配对样本t检验；两个任务同一脑区的差异采用独立样本t检验。显著性水平α=0.05。

2 结果

2.1 根据O2Hb分析

2.1.1激活通道

右手任务显著激活通道46 个，其中左侧23 个，右侧23 个；未激活通道为通道21、31。左手任务显著激活通道45 个，其中左侧22，右侧23，未激活通道为通道18、21、31。见图2。

图2 运动任务下O2Hb浓度估算的激活脑区

2.1.2利手-非利手比较

β值双手间有显著性差异的通道9个，涉及3个脑区：左SMC (通道4、5、8、9)、左PMC (通道12、13)、右SMC(通道29、32、36)。

右手任务下，左SMC平均β值更高(P＜0.05)，左侧PMC 平均β 值与左手任务无显著性差异(P＞0.05)。左手任务下，右侧SMC 平均β 值更高(P＜0.05)。见表1。

表1 运动任务下根据O2Hb浓度估算的β值(mol/L)

2.2 根据Dex-O2Hb分析

2.2.1激活通道

右手任务显著激活通道29 个，其中左侧15 个，右侧14 个；未激活通道为通道7、10、14、17、18、20、21、22、24、25、31、33、38、42、44、45、46、47、48。左手任务显著激活通道29个，其中左侧13 个，右侧16 个，未激活通道为通道7、14、16、17、18、19、20、21、22、23、24、31、34、42、44、45、46、47、48。见图3。

图3 运动任务下Dex-O2Hb浓度估算的激活脑区

2.2.2利手-非利手比较

图1 健康人脑3D通道分布

β 值双手间有显著性差异的通道10 个，涉及4 个脑区：左SMC (通道1、4、5、8、9)、左PMC (通道12)、右PMC (通道26)、右SMC(通道32、36、38)。右手任务下，左SMC平均β值更高(P＜0.05)；左手任务下，右SMC 平均β 值与右手任务显著性差异(P＞0.05)。右手任务下左PMC (通道12)和右PMC (通道26)β值更高(P＜0.05)，但仅有单一通道激活，不能进行脑区水平比较。见表2。

表2 运动任务下根据Dex-O2Hb浓度估算的β值(mol/L)

3 讨论

本研究采用fNIRS 及NIRS-SPM 软件分析利手和非利手执行复杂运动任务时，双侧SMC、PMC 的激活特点，结果显示，无论根据O2Hb 或Dex-O2Hb 分析，均可获得双侧手运动相关ROI(SMC、PMC)的激活图像。根据O2Hb 分析，利手运动下双侧激活通道数相同，非利手运动下对侧激活通道更多，对侧SMC激活程度更高。根据Dex-O2Hb 分析，利手运动下对侧激活通道更多，对侧SMC 激活程度更高，且在通道12 (对侧PMC)和通道26 (同侧PMC)激活更强；非利手运动时，各通道激活水平均无显著性差异。提示根据O2Hb分析更为敏感。

fNIRS 的生理学基础是神经-血管耦联机制：血红蛋白含氧量不同，组织对光谱的吸收不同；检测大脑血氧浓度变化，可间接了解脑血流动力学[18-19]。采用fNIRS 监测血流动力学的参数包括O2Hb、Dex-O2Hb和总血红蛋白浓度，刺激任务中，O2Hb 浓度增加，总血红蛋白浓度增加，Dex-O2Hb 浓度减少。研究显示[20]，O2Hb最为敏感。与本研究结论一致。

采用fNIRS 分析上肢和手运动时脑区激活的机制研究，早期多集中于简单运动刺激，如手指敲击任务、手指弯曲任务、对指任务、拇指对掌任务等，发现利手简单运动时，对侧初级运动区(primary motorcortex,M1 区)激活，激活区域较非利手范围小[21]。近年来，针对复杂运动任务刺激的研究逐渐增多，如持筷任务[22]。复杂运动刺激涉及的ROI 有M1、SMC、PMC 等，其中双侧SMC 激活与动作启动、调控有关；此外，前额叶负责更高水平的信息处理，如运动的判断、计划、纠错等。本研究采用的主动抓握-释放握力器任务为复杂运动任务模式，研究发现，运动时双侧PMC、SMC 激活，与简单运动时脑区激活不同，与早期复杂运动的研究一致[23]。

由于双侧大脑半球在解剖和功能上具有不对称性，利手或非利手完成同一运动任务时，双侧脑区激活有差异。本研究显示，利手或非利手执行抓握-释放握力器任务时，均出现双侧SMC 和PMC 激活，对侧SMC 和PMC 激活更强；利手任务下，对侧SMC 激活较非利手任务更强，这与此前的研究并不完全一致[22]。提示执行这一运动任务时，出现与执行简单任务时相似的对侧脑区激活更强，但同时又包含复杂运动模式下脑区激活的特点，即双侧SMC 和PMC 参与完成。出现这一结果的原因考虑样本量小、不同运动任务影响等，有待进一步研究。

目前应用fNIRS 采用的任务没有统一模式和标准，刺激类型、持续时间、刺激强度均可引起不同血流动力学改变[24]，可通过改变任务的频率[25]、强度[26-27]和复杂性[28-29]进行调节，研究中应注意不同任务对结果的影响。本研究缺乏其他指标的对比，如潜伏期、峰值[2]等。

进一步研究可关注健康人和脑卒中患者脑网络或脑区间的功能连接方面[30]；可在通道水平进行其他指标分析；比较脑卒中患者与健康人脑激活的差异，进行疗效评估和机制研究。

利益冲突声明：所有作者声明不存在利益冲突。