ReHo等指标的生理意义是什么?

 多次在组会上被老板问道这个问题。所以想请教一下:

ReHo、ALFF的生理意义是什么?(物理意义是肯德尔一致性系数、BOLD信号某频段的能量大小)

看过臧老师最初发表的ReHo和ALFF的文章:ReHo与BOLD信号似乎都可以反应与手指运动相关的神经活动,ALFF可以区分睁眼闭眼的不同状态等。

不知道除了这两篇文章以外,最近几年是否有直接或者间接的研究证据阐释ReHo、ALFF与神经电活动之间的关系?

比方说:有没有ReHo值/ALFF值的降低或升高反映了神经活动水平的上升?之类的证据?

真的是被老板问了好多次了。所以请教一下各位老师对静息态指标(ICA、ReHo、ALFF、FC、小世界网络等)究竟能告诉我们什么?

我们可以通过静息态了解得是组间的神经活动的差异可能发生在哪些脑区?至于具体是什么样的神经电活动的差异,目前还无法单单通过静息态的指标明确,对否?

期待各位老师的赐教!^^

“不知道除了这两篇文章以外,最近几年是否有直接或者间接的研究证据阐释ReHo、ALFF与神经电活动之间的关系?”
据我所知,我读ReHo的文章不多,但是这篇我觉得应该在一定程度上能解答你的问题:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23085497 
Toward reliable characterization of functional homogeneity in the human brain: preprocessing, scan duration, imaging resolution and computational space
还有一两篇暂时想不起来名字。
其它的静待臧老师的解答。

有些术语或者概念,实际上没有明确定义,但由于用得非常多,大家觉得它的定义已经非常清楚了。但如果仔细推敲的话,并不是很具体。比如:
 
1、“生理意义”:英语可以是physiological importance。字面意思理解,只要有关的生理功能,都是生理意义。比如与动手有关、与呼吸有关、与睡眠有关,那么,这些功能都可以称为“生理意义”。相对应地,“病理意义”可能就是指与什么疾病有关联,比如某种疾病时某个指标异常,我们就可以称为有病理意义;或者与某个疾病的严重程度有关,也可以称为病理意义。
 
2、“机制”:一般指原理,或者深层的、不被我们所知的东西。但有时可能被误解为“原因”,实际上,我们观察到的,通常都是现象,而现象与现象之间的关系,有些可能是因果关系、有些仅仅是相关关系。即使是因果关系,多数情况下也是人们的推论、解释、或者观点。不能将我们不知道的深层现象,理所当然地解释为原因。
 
3、“神经活动”:可能通常被泛泛地认为是神经元的电信号。电信号并不是神经元独有的活动,比如肌肉也有电信号。即使在脑中,胶质细胞也有电信号(向段树民院士口头请教得知的,我并没有查文献)。电信号当然也不是测量神经活动的唯一指标,实际上,其特异性也远不如化学物质,如神经递质、受体、代谢产物、离子等等,用这些化学物质反映神经元的活动,特异性要高得多。
 
4、“神经活动的强度”:这一概念,没有比较公认的定义。我们可以先将其理解为“神经元电信号的强度”。有时似乎将power理解为“神经活动的强度”,我并不太赞同。准确地说,power反映的某个频段的振幅(振荡的幅度),也即信号在一段时间变异的程度。这要从电信号的测量方式谈起。尽管电信号不如化学物质的特异性高,但电信号便于测量、有非常高的时间分辨率,因此也是一种比较常用的研究手段。常用的电信号测量方法从宏观到微观大致包括:头皮EEG、皮层EEG、local field potential(LFP)、细胞外单细胞记录(action potential)、细胞内记录(如patch recording),当然,我的知识有限,列出的内容很不全面。头皮EEG、皮层EEG以及LFP都属于field potential,就拿最小的LFP来说,它反映的是记录范围内(通常至少1mm3)的神经活动的输入和局部加工,而主要不是输出(即action potential),BOLD信号主要与LFP有关,而与action potential关系较小(Logothetis et al., 2001, Nature)。单纯从信号分析的角度来看,field potential与BOLD是相似的:绝对值没什么意义,主要的指标是时间序列本身的特点。从单个时间序列来看,常用的指标如频率和振幅(即power的平方根)等;而多个时间序列,则可以测量它们的关系,即我们通常所说的功能连接或者同步性。在BOLD信号,如果测量距离比较远的多个时间序列之间的关系,通常称为功能连接或者网络(包括基于图论的复杂网络、ICA等等),而如果测量相邻的时间序列的关系,可以称为ReHo、local synchroniation、局部功能连接等等。
 
5、氧代谢率、脑血流量、葡萄糖代谢率:这些也是比较常用的血流动力学的指标。这些指标的定义相对比较清楚,甚至可以绝对定量。相对来说,BOLD信号和电信号的定量化指标,则比较模糊。
 
6、BOLD信号与电信号的关系:在任务刺激状态,如事件相关设计,两个技术,都可以用来研究任务状态与基线状态的信号变化率,相对比较容易理解。但在没有任务的状态下,分析两类时间序列之间的关系,难度比较大,因为两个时间序列的生理基础相差太大,信号上也根本不是一个量级。尽管如此,有许多EEG+fMRI研究将EEG的某个时间段内频段的power与BOLD信号进行相关分析。具体来说,比如fMRI的TR为2s,计算每个TR这段时间内的EEG信号的beta频率的power,得到一个与fMRI时间分辨率相同的power时间序列,将这个power的时间序列与HRF卷积之后,与BOLD信号进行相关分析。尽管结果很有意思,但需要注意的是,这种情况下,相当于将EEG的某段时间内的信号的变异程度与BOLD的信号强度进行相关分析,这样的结果是很难解释的。
 
7、ReHo、ALFF与电信号的关系:我没有看到这方面的直接关系的研究。间接的关系,可以参考Leopold et al., 2001, Cerebral Cortex。这是一个有关LFP的研究,测量了power(也即振幅的平方)在任务中、任务前、静息状态三种情况下的变化;同时测量了16个相邻的电极之间的coherence(相当于local synchronization)在三种状态下的变化。
 
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