NeuroImage︱严超赣团队开发Think-Aloud fMRI研究范式并刻画静息态自发思维的大脑表征模式

撰文︱李慧娴，严超赣

责编︱王思珍，方以一

编辑︱王思珍

Biswal等人于1995年首次采用静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging，R-fMRI）的方法报道了脑自发活动具有高度的结构化[1]，开创了静息态功能磁共振这个新的研究领域。相比任务态，静息态功能磁共振成像因其设计简单、便于积累大数据、临床易实施等独特优势已经成为主流的脑影像研究手段，被广泛应用于基础、转化与临床神经科学中，是当前刻画精神疾病脑自发活动紊乱及建立影像学标记物的首选技术手段。采用静息态方法的研究取得了丰硕的成果，但是静息态脑成像方法的可靠性一直受到质疑[2-4]。在导致可靠性降低的诸多因素中，静息态下无约束的心理活动变异可能起到了关键的作用。静息状态下我们的大脑真的是处于空白的状态吗[5]？研究显示，虽然在静息态扫描过程中不涉及外部驱动的认知加工，但是个体在该过程中仍会有意识地产生许多持续的内源性认知加工（ongoing experiences）[6, 7]。

近日，中国科学院心理研究所严超赣团队在NeuroImage上发表了题为“Neural Representations of Self-Generated Thought during Think-Aloud fMRI”的文章，阐明了大脑静息态持续思维流的内在空间模式，并证明了将出声思维、自然语言处理、表征相似性分析与fMRI结合起来研究静息态思维流与大脑自发活动之间联系的潜力。

自发思维（self-generated thought）是指个体没有特定目的地产生的一系列动态变化的思维活动，这些思维活动主要是内源性的，与外部感知觉过程相分离[8]。目前，大量研究已证明自发思维是一种无处不在的现象，30%以上自然情境下的意识体验和80%以上休息状态（包括静息态）的意识体验都被自发思维所占据[9]。静息态fMRI设计对被试要求非常简单（“注视‘+’字注视点，保持清醒”或者“闭眼休息”），由于没有外部任务和刺激，研究者很难对被试的自发思维进行有效控制和匹配。此外，自发思维具有多变的特点，静息态下个体可能会进入诸如走神、忧虑、反刍思维等不同种类的自发思维，因而静息态扫描过程中个体产生自发思维的不同可能是影响个体内变异的重要因素。

自发思维的内源性特征导致研究者很难对个体产生的自发思维进行有效地操纵和准确地测量。研究者经过大量探索，发展了经验取样（experience sampling）的技术测量自发思维的频率和内容特征。主导的经验采样法包括探针捕获法（probe-caught method）和回顾法（retrospective method）[7]。探针捕获法是在被试完成任务或休息的过程中，不时地随机打断被试，发送探针问题，要求被试报告在接收到探针前是否有自发思维，关注在什么地方，以及自发思维的内容特征等。探针捕获法的优势在于它对于自发思维的测量是相对实时的。但是，不断地打断参与者可能会改变自发思维自然的动态性，比如降低其频率。已有研究者发现，思维探针之间的间隔时间越长，任务不相关思维的频率越高[10, 11]。回顾法是指在被试不受干扰地完成整个任务或休息时间段之后，让被试报告在整段任务或休息过程中产生的自发思维。回顾法在很大程度上依赖于记忆，具有很强的滞后性，并会存在记忆偏差。此外，目前的方法限制了对自发思维内容特征的研究。

针对这一现状 ，严超赣研究团队首先采用行为学研究验证了出声思维研究静息态自发思维的可行性和有效性[12]，并进一步地开发了出声思维功能磁共振成像（Think-Aloud fMRI）新范式，采用出声思维法收集了101名被试在磁共振中实时的思维流（10分钟静息态扫描；质控后最终分析样本为86人）。与经典的静息态fMRI不同的是，被试睁眼注视屏幕上的“+”注视点之外，当发现脑中出现想法/画面时需要当即汇报出来。与此同时，研究通过磁共振兼容主动降噪通讯系统对被试的言语汇报进行了录音。研究首先检测了Think-Aloud fMRI研究静息态持续思维流的可行性，包括阐明自发言语报告时大脑的激活模式（图1），以及思想内容是否与大脑活动相关。

图 1. 自发言语汇报时的大脑激活模式

（图源：Li, H.-X., et al., NeuroImage, 2022）

之后，研究融合自然语言处理（natural language processing，NLP），使用表征相似性分析 （representational similarity analysis，RSA）刻画了静息态下思维流的大脑表征模式 （图2）：1）研究首先将录音转录为文本并进行了人工校对。2）按照时间性和话题相似性对10分钟思维内容转换进行了标注和切分，并进一步使用NLP将每个思维片段量化为768维固定长度的向量，以构建语义特征表征差异性矩阵（representational dissimilarity matrix，RDM）。3）计算每个思维片段对应的平均BOLD（blood oxygenation level-dependent）值以构建神经水平的RDM。4）最后，研究使用RSA在三个全脑神经水平上探究了静息态思维流的大脑表征模式：体素水平（全脑探照灯分析）、区域水平（采用Schaefer 400 分区）和系统水平（采用七个Yeo网络）。

图 2. RSA分析流程图（勘误：本图有误，正确流程图见原文图1）

（图源：Li, H.-X., et al., NeuroImage, 2022）

全脑三个水平的RSA分析结果均表明，静息态下思维流的大脑表征模式涉及广泛的大脑区域，不仅是涉及默认网络（default mode network, DMN），而是涉及所有七个大脑网络（图3，图4）。通过直接将思维的自发性和动态性与大脑活动的自发性和动态性相结合，该研究实证地获得了大脑静息态下自发活动的内在空间模式。

图 3. 体素水平RSA分析结果图

（图源：Li, H.-X., et al., NeuroImage, 2022）

图 4. 区域水平RSA分析结果图

（图源：Li, H.-X., et al., NeuroImage, 2022）

文章结论与讨论，启发与展望

总之，该研究强调了关注静息态下持续认知活动的重要性，阐明了大脑静息态思维流的内在空间模式，并为时空神经科学[13]提供了支持，将促进脑自发活动研究和静息态fMRI研究的发展。在方法上，本研究证明了将出声思维、自然语言处理、表征相似性分析与fMRI结合起来研究静息态思维流与大脑自发活动之间联系的潜力，展望了Think-Aloud fMRI研究范式的研究前景。

当然，这项研究还存在一些有待解决的的问题，比如明确不同思维内容特征的特异性大脑空间模式，例如思维的情绪性特征；明确不同群体间静息态思维流的大脑空间模式差异，特别是精神疾病与健康个体的差异。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2022.119775

中国科学院心理研究所李慧娴为本文第一作者，严超赣研究员为本文的通讯作者。研究代码已经开源共享在https://github.com/Chaogan-Yan/PaperScripts/tree/master/LiHX_2022_NeuroImage，数据已共享在http://rfmri.org/ThinkAloudfMRIData。研究得到了科技创新2030-脑科学与类脑研究重大项目、国家重点研发计划、国家自然科学基金、中国科学院十三五信息化规划、中国科学院重点研究计划，北京市科技新星计划，以及中国科学院心理研究所科学基金的资助。

通讯作者：严超赣

(图片提供自：中国科学院心理研究所严超赣课题组)

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通讯作者简介（上下滑动阅读）

严超赣，中国科学院心理研究所研究员，博士生导师，心理所所务委员，认知与发展心理学研究室主任，抑郁症大数据国际研究中心主任，磁共振成像研究中心主任，国家优秀青年科学基金获得者，入选爱思唯尔中国高被引学者（2019/2020/2021年度）和斯坦福全球前2%顶尖科学家，获国际人脑图谱学会青年科学家奖和中国科学院优秀导师奖。主要研究领域为脑影像学及其在抑郁症中的应用。在PNAS和Molecular Psychiatry等期刊发表论文80余篇，总引用17000余次（Google Scholar）。有6篇第一/通讯作者论文入选ESI高被引论文（其中1篇为前万分之一，1篇为前千分之一），3篇单篇被引过千。他建立了被引4000余次的脑成像系列分析软件DPARSF、 DPABI、DPABISurf和DPABINet，牵头建立了抑郁症脑成像大数据联盟(DIRECT)，发起了“心花计划”， 还是《NeuroImage: Reports》副主编，《NeuroImage》和《Journal of Neuroscience Methods》期刊编委。

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参考文献（上下滑动阅读）

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本文完