你相信么？脑电也有全脑信号了

功能磁共振全脑信号

全脑信号是什么？顾名思义就是整个大脑的平均信号。先来看看我们一般提到的功能磁共振全脑信号（global signal）是什么，它是指全脑所有(灰质)体素的血氧水平依赖信号(BOLD)每个时间点的平均。近年来，学界对功能磁共振全脑信号是噪声还是生理信号，以及在数据处理的时候需不需要保留全脑信号争论不休。以往的许多研究认为全脑信号是噪声，主要来自头动、呼吸、心跳甚至是磁共振系统的干扰。为了提高信号质量，研究者约定俗成地进行全脑信号去除：从磁共振信号中回归掉全脑信号后再进行激活或相关分析。近年来，越来越多的证据却表明，全脑信号可能还包含有大量神经生理信息。去除它可能会导致大脑功能网络的估计出现假性的负相关。全脑信号实际上提供了理解整个大脑活动规律的窗口，去除它可能并不合理。已有研究证实它同脑电警觉度有关，甚至可以作为诊断精神分裂症的神经生理指标。

脑电全脑信号

什么是脑电全脑信号?一个直观的操作就是把所有电极的信号进行平均。但由于脑电的测量离不开参考电极，通过所有原始信号的平均，获得的脑电全脑信号将很大程度上依赖于参考电极(见图1)。因为没有办法找到一个中性电位点作为参考点，所以从头皮脑电图中获得全脑信号几乎是不可能的。

图1.传统分析方法无法获得“脑电全脑信号”

值得庆幸的是，尧德中教授2001年提出的参考电极标准化技术(也叫REST技术)，可以将EEG信号转化为参考无限远点的电位，这就为获取脑电全脑信号提供了技术基础。参考电极标准化技术的科学性和合理性已经通过一系列研究得到证实。我们在最近的工作中提出了计算全脑信号的方法：在获得各个电极无限远参考后的电位后，进行全脑平均来得到脑电全脑信号。本信号是直接基于尧德中教授的参考电极标准化技术提出，因此我们也称其为“尧信号”。

表1.EEG和fMRI全脑信号的对比

脑电全脑信号怎么获得？

这里我们以一段静息态脑电数据为例，给大家演示如何得到“尧信号”。我们收集到一名男性被试5分钟的闭眼数据。指导语中，强调要放松休息，但不能睡觉，也不能反复思考同一件事。共收集到64通道电生理信号，其中61道为脑电，2道为眼电，1道为参考电极FCz。我们的采样率为500 Hz，数据首先按2秒进行分段，去掉带有肌电的伪迹的段后，共获得130段即4分20秒的数据，进一步通过ICA去掉残留的脑电伪迹，构成初始信号V。

接下来是无穷远参考的标准步骤：首先，根据61个脑电电极位置信息，构造脑电的正演模型，得到传递矩阵G；第二步，将G中每列减去均值，得到平均参考的传递矩阵G_avg；第三步，计算无穷远参考所需的转换矩阵R=(G_avg)⁺G。至此，我们已经做好了将初始数据V变化到无穷远参考的准备工作。接下来，我们将初始信号V转换为平均参考的数据V_avg，之后计算V_REST=RV_avg，这就是REST参考后的数据，代表了每个电极相对于无穷远点的电活动情况。V_REST平均后就得到EEG全脑信号，即“尧信号”。可以看出，它只有一道信号，采样率和时间点数和初始信号保持不变，是一个包括4分20秒的单通道数据。

全脑信号VS脑电全脑信号

脑电全脑信号有什么用呢？它和功能磁共振的全脑信号，又是什么关系呢？我们对后一个问题产生了高度兴趣，毕竟它们都是“全脑信号”不是？为了搞清楚这个问题，我们对24名受试者同时采集了睁眼和闭眼各5分钟的脑电和功能磁共振信号。通过文献查阅，我们发现局部脑区的脑电γ节律和磁共振信号有高度相关，是否在全脑范围也有这样的相关呢？我们将脑电γ节律进行了提取，并卷积上血氧动力学响应曲线，以此研究γ节律和磁共振全脑信号的相关关系。

图2. 脑电各节律的能量和功能磁共振全脑信号的相关性

如图2所示，我们发现功能磁共振全脑信号与脑电全脑信号的γ频段(30 - 45 Hz)有高度的正相关关系。

脑电全脑信号：新的电生理指标

我们以上的结果从更为宏观的角度，展示了功能磁共振全脑信号的电生理特征。在未来的工作中，一方面可以研究在各个事件相关电位实验中，“尧信号”的分布规律；另一方面，静息态EEG中“尧信号”和个体警觉度、个体特质的关联也值得发掘。基于功能磁共振全脑信号目前的应用情况，今后“尧信号”可能为精神病和其他大脑疾病提供了一个潜在的生物标记。

参考文献

文献[1] Huang, X., Long, Z., Lei, X. Electrophysiological Signatures of the Resting-state fMRI Global Signal: A Simultaneous EEG-fMRI Study. Journal of Neuroscience Methods. In Press. DOI: 10.1016/j.jneumeth.2018.09.017.

文献[2] Yao, D., 2001. A method to standardize a reference of scalp EEG recordings to a point at infinity. Physiol Meas 22, 693-711.

特邀作者

黄小利，女，硕士研究生。本科毕业于西南大学生物科技学院，目前就读于西南大学心理学部基础心理学专业，主要研究兴趣：静息态脑电，睡眠与记忆等

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排版 | Double

校对 | 王小宇

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