功能性近紅外光譜技術在利手、非利手主動抓握-釋放任務下腦區激活研究中的應用

李晁金子，黃富表，杜曉霞，張豪杰，張通

1.首都醫科大學康復醫學院，北京市 100068；2.中國康復研究中心北京博愛醫院，a.神經康復科；b.作業療法科，北京市 100068

功能性近紅外光譜技術(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)是一項新的無創腦功能成像技術，在近二十年內快速發展[1]。在神經科學方面，fNIRS的應用涉及阿爾茨海默病、癡呆、抑郁、癲癇、帕金森病、腦卒中康復等多個方面[2-4]，具有時間分辨率高、成本低、便攜、操作相對簡單等多項優勢[5]，特別是當功能磁共振、腦電圖等技術受金屬植入物或電脈沖影響無法實施時，提供了一種良好的補充，有很高的臨床應用潛力[6-7]。

目前健康人在不同運動模式下的腦活動已有較多功能磁共振研究[8-9]，認為手主動運動時，腦區激活多集中于感覺運動區(sensorimotor cortex,SMC)、運動前區(premotor cortex,PMC)、輔助運動區(supplementary motor area,SMA)和小腦等，這些區域被定義為手運動任務相關的感興趣區(region of interest,ROI)[10]。

本研究采用fNIRS，觀察右利手健康人在執行主動抓握-釋放握力器任務下，利手、非利手運動時SMC、PMC 的激活模式，并探討近紅外數據處理方法。

1 對象與方法

1.1 研究對象

2019年8月至12月，在北京市豐臺區公開招募右利手健康人15 例，其中男性9 例，女性6 例；年齡24～75 歲，平均(46.00±17.68)歲；均無神經系統疾病；根據Edinburgh利手調查[11]判定為右利手。

本研究經中國康復研究中心醫學倫理委員會審查批準(No.2019-112-1)，并在醫學研究登記備案信息系統進行登記(No.MR-11-21-009751)。

1.2 方法

1.2.1運動任務

采集前，受試者在坐位、閉眼、清醒狀態下完成fNIRS檢查，檢查時雙手放在膝上，上臂和軀干放松，避免頭部運動。

隨后受試者借助聽覺節拍器，以穩定的速度，在15 s 內用左手或右手重復抓握-釋放88.8 N 握力器5次。采用Block 設計：開始前預掃描10 s 以獲取矯正圖像；然后休息30 s，不用于統計分析；之后左手重復運動15 s，休息30 s，連續5 個周期；再休息60 s，換右手完成相同任務過程。

受試者在使用單手執行抓握-釋放任務的過程中避免除運動任務所需的其他動作，同時這一過程由實驗者監測和視頻記錄。

1.2.2數據采集

采用ETG-4100 48通道近紅外腦功能成像儀(日立公司)，波長695 nm 和830 nm 的近紅外光由光纖束引導至大腦，采樣率10 Hz，測量氧合血紅蛋白(oxyhemoglobin,O2Hb)和脫氧血紅蛋白(deoxyhemoglobin,Dex-O2Hb)濃度。4×4 陣列探頭2 塊，覆蓋于雙側ROI相應的頭皮上，每塊探頭包括8 個發射光纖和8 個接收光纖，間距3 cm，可監測9×9 cm矩形范圍[12]。

參考腦電國際10-20 系統的Cz、C3、C4、F3 和F4 位置，確保探頭覆蓋6 個ROI[13]，即雙側SMC、PMC 和前額葉皮質(prefontal cortex,PFC)。采用3D 定位筆在標準化腦上標記每個探頭的準確位置[14]，采用MATLAB 工具箱中NIRS-SPM 工具將這些坐標在蒙特利爾神經研究空間(Montreal Neurological Institute,MNI)轉換為48個通道位置，建立3D通道分布圖[15](圖1)。根據平均MNI 坐標和Brodmann 分區對應關系，6個ROI 區被以下通道覆蓋：左SMC 包括通道4、5、6、8、9 (C3 兩側)；右SMC 區包括通道25、29、32、36、39(C4兩側)；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數據處理

采用SPM-HOMER軟件包進行數據預處理。手動標記原始數據有明顯運動偽影或通道損壞部分，并行偽跡檢測和矯正。應用0.01～0.1 Hz帶通濾波消除由于心跳(0.8～2.0 Hz)、呼吸(0.1～0.33 Hz)和Meyer 波(0.1 Hz 或更低)引起的干擾[16-17]。將光強度轉換為O2Hb 和Dex-O2Hb 濃度。采用NIRS-SPM 軟件包去線性漂移、一般線性回歸模型(general linear regression model,GLM)擬合，根據任務期O2Hb 和Dex-O2Hb 濃度變化估算非利手任務(左)和利手任務(右)下的β值；基于小波描述長度(wavelet-minimum description length,MDL)校正信號失真。根據β 值計算T 統計圖檢驗平均O2Hb和Dex-O2Hb濃度變化的顯著性，繪制通道激活圖。

1.3 統計學分析

采用SPSS 19.0 統計軟件進行數據分析。左手任務和右手任務下β 值與基線值(β=0)行t檢驗，明確激活通道，激活通道定義為相對于基線有顯著性差異的通道，分別取5個Block任務期和休息期激活通道β值的平均值用于統計分析。兩個任務下同一通道的差異采用配對樣本t檢驗；兩個任務同一腦區的差異采用獨立樣本t檢驗。顯著性水平α=0.05。

2 結果

2.1 根據O2Hb分析

2.1.1激活通道

右手任務顯著激活通道46 個，其中左側23 個，右側23 個；未激活通道為通道21、31。左手任務顯著激活通道45 個，其中左側22，右側23，未激活通道為通道18、21、31。見圖2。

圖2 運動任務下O2Hb濃度估算的激活腦區

2.1.2利手-非利手比較

β值雙手間有顯著性差異的通道9個，涉及3個腦區：左SMC (通道4、5、8、9)、左PMC (通道12、13)、右SMC(通道29、32、36)。

右手任務下，左SMC平均β值更高(P＜0.05)，左側PMC 平均β 值與左手任務無顯著性差異(P＞0.05)。左手任務下，右側SMC 平均β 值更高(P＜0.05)。見表1。

表1 運動任務下根據O2Hb濃度估算的β值(mol/L)

2.2 根據Dex-O2Hb分析

2.2.1激活通道

右手任務顯著激活通道29 個，其中左側15 個，右側14 個；未激活通道為通道7、10、14、17、18、20、21、22、24、25、31、33、38、42、44、45、46、47、48。左手任務顯著激活通道29個，其中左側13 個，右側16 個，未激活通道為通道7、14、16、17、18、19、20、21、22、23、24、31、34、42、44、45、46、47、48。見圖3。

圖3 運動任務下Dex-O2Hb濃度估算的激活腦區

2.2.2利手-非利手比較

圖1 健康人腦3D通道分布

β 值雙手間有顯著性差異的通道10 個，涉及4 個腦區：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)。右手任務下，左SMC平均β值更高(P＜0.05)；左手任務下，右SMC 平均β 值與右手任務顯著性差異(P＞0.05)。右手任務下左PMC (通道12)和右PMC (通道26)β值更高(P＜0.05)，但僅有單一通道激活，不能進行腦區水平比較。見表2。

表2 運動任務下根據Dex-O2Hb濃度估算的β值(mol/L)

3 討論

本研究采用fNIRS 及NIRS-SPM 軟件分析利手和非利手執行復雜運動任務時，雙側SMC、PMC 的激活特點，結果顯示，無論根據O2Hb 或Dex-O2Hb 分析，均可獲得雙側手運動相關ROI(SMC、PMC)的激活圖像。根據O2Hb 分析，利手運動下雙側激活通道數相同，非利手運動下對側激活通道更多，對側SMC激活程度更高。根據Dex-O2Hb 分析，利手運動下對側激活通道更多，對側SMC 激活程度更高，且在通道12 (對側PMC)和通道26 (同側PMC)激活更強；非利手運動時，各通道激活水平均無顯著性差異。提示根據O2Hb分析更為敏感。

fNIRS 的生理學基礎是神經-血管耦聯機制：血紅蛋白含氧量不同，組織對光譜的吸收不同；檢測大腦血氧濃度變化，可間接了解腦血流動力學[18-19]。采用fNIRS 監測血流動力學的參數包括O2Hb、Dex-O2Hb和總血紅蛋白濃度，刺激任務中，O2Hb 濃度增加，總血紅蛋白濃度增加，Dex-O2Hb 濃度減少。研究顯示[20]，O2Hb最為敏感。與本研究結論一致。

采用fNIRS 分析上肢和手運動時腦區激活的機制研究，早期多集中于簡單運動刺激，如手指敲擊任務、手指彎曲任務、對指任務、拇指對掌任務等，發現利手簡單運動時，對側初級運動區(primary motorcortex,M1 區)激活，激活區域較非利手范圍小[21]。近年來，針對復雜運動任務刺激的研究逐漸增多，如持筷任務[22]。復雜運動刺激涉及的ROI 有M1、SMC、PMC 等，其中雙側SMC 激活與動作啟動、調控有關；此外，前額葉負責更高水平的信息處理，如運動的判斷、計劃、糾錯等。本研究采用的主動抓握-釋放握力器任務為復雜運動任務模式，研究發現，運動時雙側PMC、SMC 激活，與簡單運動時腦區激活不同，與早期復雜運動的研究一致[23]。

由于雙側大腦半球在解剖和功能上具有不對稱性，利手或非利手完成同一運動任務時，雙側腦區激活有差異。本研究顯示，利手或非利手執行抓握-釋放握力器任務時，均出現雙側SMC 和PMC 激活，對側SMC 和PMC 激活更強；利手任務下，對側SMC 激活較非利手任務更強，這與此前的研究并不完全一致[22]。提示執行這一運動任務時，出現與執行簡單任務時相似的對側腦區激活更強，但同時又包含復雜運動模式下腦區激活的特點，即雙側SMC 和PMC 參與完成。出現這一結果的原因考慮樣本量小、不同運動任務影響等，有待進一步研究。

目前應用fNIRS 采用的任務沒有統一模式和標準，刺激類型、持續時間、刺激強度均可引起不同血流動力學改變[24]，可通過改變任務的頻率[25]、強度[26-27]和復雜性[28-29]進行調節，研究中應注意不同任務對結果的影響。本研究缺乏其他指標的對比，如潛伏期、峰值[2]等。

進一步研究可關注健康人和腦卒中患者腦網絡或腦區間的功能連接方面[30]；可在通道水平進行其他指標分析；比較腦卒中患者與健康人腦激活的差異，進行療效評估和機制研究。

利益沖突聲明：所有作者聲明不存在利益沖突。