在有限的认知负荷下，不同的静息态条件影响默认网络中自发的脑活动

默认网络是由在脑处于静息状态时相互联系、维持健康代谢活动的若干脑区组成的网络,主要包括楔前叶后扣带回皮质、内侧前额叶皮层的背侧和腹侧、顶下小叶、内侧颞叶以及海马等脑区,在个体从事如监控外界环境、记忆提取和控制自身心理状态等多种事务中发挥着重要作用。自从Biswal团队报告说，静息功能磁共振成像信号的LFF具有重要的生理意义以来，许多静息状态功能磁共振成像（fMRI）研究都观察到了DMN。LFFs被认为能够反映自发神经活动。在几种不同的静息条件下，如清醒的休息状态，人类的轻度睡眠，甚至在猴子的麻醉状态，DMN内部的LFFs值区域间高度同步（即FC）。控制认知负荷不变，一些fMRI研究表明，这些功能连接pattern在不同的静息状态下差异很小。例如，Greius及其团队观察到在闭眼状态与被动的视觉处理任务下DMN中的功能连接pattern几乎相同。Fox及其团队发现在视觉固定，闭眼，睁眼三种不同静息状态下DMN中的功能连接模式也惊人地相似。Fransson则发现在闭眼和睁眼状态下DMN中的功能连接模式非常相似。这个实验表明，自我反思，对环境的监测和情绪状态可能在这两种情况下都起作用。所有这些研究表明，DMN的连接模式在不同的静息状态下是相当相似的。然而，到目前为止，还没有研究去说明DMN在不同静息状态下的功能连接性差异。这样的研究将增加对DMN内部无约束心理活动的进一步理解。
由于功能连接性分析测量不同脑区间LFF活动的信号同步性，并不提供区域自发活动的信息。所以，我们通过均方根、功率谱、ALFF、低频光谱振幅、和静息状态生理波动幅度来检查静息态的区域活动。探讨DMN在不同静息状态下的区域自发活动是否存在显著差异也是至关重要的。
另外，在考虑检查认知障碍的DMN的临床研究中，也使用了不同的静息状态条件。就比如在针对ADHD的研究中，有的研究使用睁眼状态，有的呢就使用的是闭眼的状态。如果在DMN中不同的静息态条件得到的脑活动差异很大，那么我们在选择静息态条件的时候就要严谨，使用不同的静息态条件，比较不同条件下得到结果的差异性。
为了解决这些问题，我们研究了在不同静息条件下DMN内部的功能连接和ALFF的统计差异，我们选取的静息条件是：闭眼，睁眼不固定视线，睁眼固定视线。


Materials and Methods
Participants
被试有20人，十名男性十名女性，年龄分布在18岁至24岁不等，右利手。他们没有神经和精神疾病的病史，以前从未参加过任何MRI实验。已获得每位被试的书面知情同意，本研究经北京师范大学脑研究影像中心机构评审委员会批准。
扫描过程中，被试尽量保持不动放空自己，每个被试扫六次，每次八分钟，其中每个被试的这六次扫描分别扫了两次闭眼、一次睁眼、一次睁眼控制视线，以及两次扫描两种任务态，但是后面的两个任务态在本研究中是没有用到的。实验的睁眼控制视线是通过让被试眼睛盯在白色屏幕中心的黑色十字线上实现的。每次扫描后，实验操作人员都会立即与参与者进行简短的沟通以确保被试在实验过程中没有别的特殊情况发生。
六个session中去除两个任务session，剩下的四种静息session分别是，两次闭眼，一次睁眼，一次睁眼控制视线。其中第一次扫描的闭眼数据用于做DMN的mask，此mask将用于剩下3种session的组间比较。
数据预处理包括：去除前10个时间点，时间层矫正，头动校正（选取排除头动的标准是2mm，没有被试因此被排除），空间标准化，去线性漂移和滤波（0.01-0.08Hz），平滑选取参数是4mm并且放在指标后面做，本研究中结果表达选取的坐标系是Talairach坐标系。
首先，将全脑信号，白质，脑脊液，以及六个头动当作协变量回归掉。然后定义两个半径为6mm，坐标分别为PCC (25, 249, 40) , MPFC (21, 47, 24) 的小球。以这两个小球为种子点分别计算四种session（EC,EO,EO-F,第一次扫的EC）的基于voxel-wise的FC。最终，每个session的每个被试会生成一张以PCC为种子点计算的FC的图和以mPFC为种子点计算的mPFC的图，分别叫做PCC-FC map 和 mPFC-FC map。然后再分别对PCC-FC maps 和 mPFC-FC maps 做Fisher’s z变换，分别生成 zPCC-FC maps 和 zmPFC-FC maps。不同sessions的zPCC-FC maps 和 zmPFC-FC maps分别做统计校正，选取的统计方法是单样本T检验，选取的校正方法是AlphaSim校正，选取的阈值为：p<0.0001,  cluster size >135 mm³，选取的mask为全脑mask。最终结果如图1所示。




图1，四种sessions下的FC pattern:  A–D分别是PCC-FC 的EC，EO, EO-F, 和第一次扫描的EC做完统计校正的图; E–G分别是mPCC-FC的EC，EO, EO-F, 和第一次扫描的EC做完统计校正的图; 在这些静止状态下，DMN的pattern及anti-correlated network在视觉上相似。图像右侧的数字指的是结果在 Talairach 和 Tournoux坐标系下的z坐标值。统计阈值为：t <|4.897| (p<0.0001) 以及 cluster size >135 mm³, 相当于p<0.0001。



Generation of Midline ROIs
使用zPCC-FC maps 和 zmPFC-FC maps做完校正的T图的交集做一个mask，用于后面的组间分析。
Between-Condition Differences of Functional Connectivity
使用三种不同的session的zPCC-FC maps 和 zmPFC-FC maps做统计校正。3种session之间两两做配对T检验。（如：EC、EO的zPCC-FC maps做一次配对T检验得到一张T图，EC、EO-F的zPCC-FC maps做一次配对T检验得到第二张T图，EO、EO-F的zPCC-FC maps做一次配对T检验得到第三张T图。），再对生成的T图做 AlphaSim校正，选取的阈值为：p<0.05,  cluster size >486 mm³，选取的mask为上一步做出来的交集mask。结果见下图和表：





图2，在DMN中不同session间的FC差异。在PCC-FC 和mPFC-FC maps 的EC和EO (A, B)之间 以及EC和EO-F (C, D)之间发现了显著的差异。图中白色轮廓圈起来的区域就是交集mask的区域。图像右侧的数字指的是结果在 Talairach 和 Tournoux坐标系下的z坐标值。统计阈值为：t <|2.093| (p<0.05) 以及 cluster size >486 mm³, 相当于p<0.05。
 
表1，Detailed information of the between-condition differences in the PCC-FC maps within the DMN.The statistical threshold was set at t<|2.093| (p<0.05) and cluster size >486 mm³, which corresponds to a corrected p<0.05. PCC, posterior cingulate cortex; PCu,precuneus; MPFC, medial prefrontal cortex; vACC, ventral anterior cingulate cortex; SFG, superior frontal gyrus; PHG, parahippocampal gyrus; BA, Brodmann’s area.


表2，Detailed information of the between-condition differences in the MPFC-FC maps within the DMN.The statistical threshold was set at t<|2.093| (p<0.05) and cluster size >486 mm³, which corresponds to a corrected p<0.05. PCC, posterior cingulate cortex; PCu,precuneus; MPFC, medial prefrontal cortex; vACC, ventral anterior cingulate cortex; SFG, superior frontal gyrus; PHG, parahippocampal gyrus; BA, Brodmann’s area.


 




Between-Condition Differences of the ALFF
对做完预处理的数据使用快速傅立叶变换将时间序列转化到频域，然后计算出ALFF，然后以体素为单位，将每个体素的ALFF值除以全脑ALFF均值得到mALFF maps。三种session的mALFF maps两两做配对T检验（加的是上面做出来的交集mask），分别得到3张T图，对T图做 AlphaSim校正，选取的阈值为：p<0.05,  cluster size >486 mm³，选取的mask为上一步做出来的交集mask。结果见下图和表：






图3，在DMN中不同session间的ALFF差异:  A是EC与EO做完统计校正的图; B是EC，EO-F,做完统计校正的图; 图像右侧的数字指的是结果在 Talairach 和 Tournoux坐标系下的z坐标值。统计阈值为：t <|2.093| (p<0.05) 以及 cluster size >486 mm³, 相当于p<0.05。
 
 
 

表3，Detailed information of the between-condition differences of the ALFF within the DMN.The statistical threshold was set at t<|2.093| (p<0.05) and cluster size >486 mm³, which corresponds to a corrected p<0.05. PCC, posterior cingulate cortex; PCu,precuneus; MPFC, medial prefrontal cortex; vACC, ventral anterior cingulate cortex; SFG, superior frontal gyrus; PHG, parahippocampal gyrus; BA, Brodmann’s area.




Results
利用rs-fMRI技术比较了不同静息状态（即EC、EO和EO-F）下DMN内的自发脑活动。尽管他们的FC pattern在三种静止状态下看起来是相似的，但是ALFF和FC在不同的静息态条件下有着明显的差异。因此，在限制认知负荷情况下，为DMN中自发的大脑活动与不同的静息条件有关提供了可靠的证据。