《心理科学进展》：睡眠的同步 EEG-fMRI 研究述评（西南大学心理学院：雷旭）

心理科学进展2013，ol.21,No.3,448-457 Advances in Psychological Science D0L:10.3724/SPJ.1042.2013.00448 睡眠的同步EEG-fMRI研究述评 雷旭12刘欢12李红1,2,3 ('西南大学心理学院，重庆400715)(2认知与人格教育部重点实验室，重庆400715) (2辽宁师范大学，辽宁116029) 摘要同步EEG-fMRI利用了脑电和功能磁共振在时空分辨率上的互补优势，为睡眠研究提供了多模态的 无创手段，这使得睡眠的神经成像研究可以借助电生理方法进行睡眠分期和特殊脑电事件研究，为探讨不同 意识状态下神经活动动态过程提供了条件，本评述从自发脑活动和睡眠中的知觉过程两方面介绍了目前该领 域的最新进展，结合硬件构成、被试安全和数据质量等问题总结了同步记录应用于睡眠的优缺点，同步 EEG-fMRI技术在睡眠研究中的应用对于阐明意识状态转换的神经机制具有深刻意义，并有可能为临床睡眠 障碍的诊断和治疗提供全新的思路。 关键词多模态；同步EEG-MRL,快速眼动睡眠，非快速眼动睡眠 分类号B845 睡眠是一种自发、可逆的周期性状态，人一 movements.REM)和非快速眼动(non REM,NREM) 生约有三分之一的时间是在睡眠中度过。睡眠过 睡眠的基础(Rechschaffen&Kales,I968)。结合睡 程中机体的意识暂时中断，对外界刺激的反应降 眠特异的脑电波如纺锤波(spindle)、K复合波 低，这也是机体复原、信息整合和记忆巩固的重 (K-complex)和睡眠慢波等可以进一步将NREM 要环节(Duym,2012)。良好睡眠是健康不可缺少的 期分为四个睡眠时相。从第I期到第V期睡眠由 组成部分，随着社会节奏的加快，我国存在睡眠 浅入深，相应唤醒國限不断提高，信息加工和意 障碍的人群越来越广，这己成为戚胁公众健康的 识状态也随之发生巨大改变。 一个突出问题，受到了广泛关注。目前虽然已有 目前，借助于EEG的睡眠研究集中于探讨各 大量睡眠相关的研究，然而睡眠及睡眠障碍的神 睡眠脑电波的生理功能和外界刺激诱发的睡眠状 经生理基础仍不清楚。 态下事件相关电位(event-related potential,ERP)o 1 引言 已经发现，睡眠纺锤波参与了新旧知识的整合， 可以帮助人们将新学习的词语整合到已有的心理 睡眠研究方法的突破最早得益于脑电 词汇库中(Tamminen,Payne,Stickgold,Wamsley,. (electroencephalography,EEG)技术，它提供了人 &Gaskell,,2010)。对于K复合波，最近的研究揭 们睡着或苏醒的客观脑活动指标。目前国际睡眠 示了其功能上的两面性：一方面通过周期性地对 分期标准采用多导睡眠图(polysomnography,PSG) 皮层下组织的监控实现基本的信息处理和实时觉 进行分期，EEG是划分快速眼动(rapid eye 醒的功能：另一方面，它能隔离感觉皮层传入的 刺激，从而保证睡眠的连续性(Jahnke et al,. 2012)。通过对比各睡眠脑电波的空间分布，人们 收稿日期：2012-08-09 还发现纺锤波和慢波在不同脑区出现的时间并不 ·国家自然科学基金项目(31200857,81171289)，中央 同步，睡眠期间脑内信息的流通受到限制Nir et 高校基本科研业务费专项基金(SWU1209319),教育 al.,2011)。ERP技术通常用于观察睡眠状态下刺 部人文社科基金(12YJC190015)及211工程国家重点 学科建设项目NSKD11047)资助。 激引起的脑活动。目前已经知道许多典型的晚期 通讯作者：雷旭，E-mail:xlei@swu.edu.cn ERP成分在睡眠条件下都会表现出潜伏期的延长， 448

心理科学进展 2013, Vol. 21, No. 3, 448–457 Advances in Psychological Science DOI: 10.3724/SP.J.1042.2013.00448 448 睡眠的同步 EEG-fMRI 研究述评* 雷 旭 1,2 刘 欢 1,2 李 红 1,2,3 ( 1 西南大学心理学院, 重庆 400715) (2 认知与人格教育部重点实验室, 重庆 400715) ( 3 辽宁师范大学, 辽宁 116029) 摘 要 同步 EEG-fMRI 利用了脑电和功能磁共振在时空分辨率上的互补优势, 为睡眠研究提供了多模态的 无创手段。这使得睡眠的神经成像研究可以借助电生理方法进行睡眠分期和特殊脑电事件研究, 为探讨不同 意识状态下神经活动动态过程提供了条件。本评述从自发脑活动和睡眠中的知觉过程两方面介绍了目前该领 域的最新进展, 结合硬件构成、被试安全和数据质量等问题总结了同步记录应用于睡眠的优缺点。同步 EEG-fMRI 技术在睡眠研究中的应用对于阐明意识状态转换的神经机制具有深刻意义, 并有可能为临床睡眠 障碍的诊断和治疗提供全新的思路。 关键词 多模态; 同步 EEG-fMRI; 快速眼动睡眠; 非快速眼动睡眠 分类号 B845 睡眠是一种自发、可逆的周期性状态, 人一 生约有三分之一的时间是在睡眠中度过。睡眠过 程中机体的意识暂时中断, 对外界刺激的反应降 低, 这也是机体复原、信息整合和记忆巩固的重 要环节(Duyn, 2012)。良好睡眠是健康不可缺少的 组成部分, 随着社会节奏的加快, 我国存在睡眠 障碍的人群越来越广, 这已成为威胁公众健康的 一个突出问题, 受到了广泛关注。目前虽然已有 大量睡眠相关的研究, 然而睡眠及睡眠障碍的神 经生理基础仍不清楚。 1 引言 睡眠研究方法的突破最早得益于脑电 (electroencephalography, EEG)技术, 它提供了人 们睡着或苏醒的客观脑活动指标。目前国际睡眠 分期标准采用多导睡眠图(polysomnography, PSG) 进行分期 , EEG 是划分快速眼动 (rapid eye 收稿日期: 2012-08-09 * 国家自然科学基金项目(31200857, 81171289), 中央 高校基本科研业务费专项基金(SWU1209319), 教育 部人文社科基金(12YJC190015)及 211 工程国家重点 学科建设项目(NSKD11047)资助。 通讯作者: 雷旭, E-mail: xlei@swu.edu.cn movements, REM)和非快速眼动(non REM, NREM) 睡眠的基础(Rechschaffen & Kales, 1968)。结合睡 眠特异的脑电波如纺锤波(spindle)、K 复合波 (K-complex)和睡眠慢波等可以进一步将 NREM 期分为四个睡眠时相。从第 I 期到第 IV 期睡眠由 浅入深, 相应唤醒阈限不断提高, 信息加工和意 识状态也随之发生巨大改变。 目前, 借助于 EEG 的睡眠研究集中于探讨各 睡眠脑电波的生理功能和外界刺激诱发的睡眠状 态下事件相关电位(event-related potential, ERP)。 已经发现, 睡眠纺锤波参与了新旧知识的整合, 可以帮助人们将新学习的词语整合到已有的心理 词汇库中(Tamminen, Payne, Stickgold, Wamsley, & Gaskell, 2010)。对于 K 复合波, 最近的研究揭 示了其功能上的两面性：一方面通过周期性地对 皮层下组织的监控实现基本的信息处理和实时觉 醒的功能; 另一方面, 它能隔离感觉皮层传入的 刺 激 , 从而保证睡眠的连续性 (Jahnke et al., 2012)。通过对比各睡眠脑电波的空间分布, 人们 还发现纺锤波和慢波在不同脑区出现的时间并不 同步, 睡眠期间脑内信息的流通受到限制(Nir et al., 2011)。ERP 技术通常用于观察睡眠状态下刺 激引起的脑活动。目前已经知道许多典型的晚期 ERP 成分在睡眠条件下都会表现出潜伏期的延长

第3期 雷旭等：睡眠的同步EEG-fMRI研究述评 449 例如P300成分会变为具有相似认知功能的P450 现提供了睡眠研究的新选择。数据处理及融合技 成分(Colrain&Campbell,2o07)。由于受限于EEG (Lei,Qiu,Xu,Yao,2010;Lei,Ostwald,et 技术的空间分辨率，该方面的研究通常无法对睡 al.,2011:Lei.Xu,et al.,2011:Valdes-Sosa et al.. 眠相关的精细解剖结构进行深入探讨。 2009)的发展使同步EEG-fMRI可对睡眠时相进行 睡眠神经成像借助于功能磁共振(functional 分级。如图1所示，目前已有成熟的同步EEG-MRI magnetic resonance imaging,fMRI)等技术，可对 记录系统(Duyn,2012,Laufs,Daunizeau,Carmichael,, 全脑血氧代谢进行无创记录。近年来fMRI以其 &Kleinschmidt,.2008,雷旭，2011)。EEG电极帽通 毫米量级的空间分辨率帮助人们找到了睡眠的关 过带式电缆连接到磁谐放大器，该放大器采用电 键性解剖结构Nofzinger,,200S)。对于NREM睡眠， 池供电将放大的数据通过光纤传输到扫描室外的 其关键结构包括缝际核、孤束核、视前区和前脑 光电转换器，光电转换器通常需接收来自同步盒的 基底部，而REM睡眠的关键结构则是桥脑、蓝斑、 MRI时钟信息以实现对伪迹的更好去除。经数字化 外膝体和延脑。基于大样本的fMRI研究有利于我 后EEG、肌电(Electromyography,.EMG)、眼电 们深入探讨睡眠障碍相关的脑机制(Dang-Vu et al., (electrooculogram,EOG)等信号传到电脑中输出。 2007)。但受限于时间分辨率，目前基于MRI的睡 2睡眠的同步研究 眠研究通常探讨几分钟内的平均脑活动(Maquet,. 2000),无法区分特定睡眠状态下脑的活动特征。 同步EEG-fMRI兼有EEG的高时间和fMRI 能够在高强磁场中工作的磁谐EEG系统的出 的高空间分辨率。在实际操作中结合数据融合技 MRI总控 扫 室 带式电缆 放大器 直流电池 MRI扫描仪 光纤 光电 fMRI EEG显示 转换器 显示与储存 去噪，储存 图1同步EEG-fMRI系统的结构简图。被试头表的EEG电极通常采用双绞线方式连接：电极帽和放大器间采用带 式电缆连接：磁谐放大器置于扫描仪的末端采用电直流电池供电：一个连接到MRI总控的同步盒可以让EEG数据采 集时钟与MRI扫描时钟同步

第 3 期 雷 旭等: 睡眠的同步 EEG-fMRI 研究述评 449 例如 P300 成分会变为具有相似认知功能的 P450 成分(Colrain & Campbell, 2007)。由于受限于 EEG 技术的空间分辨率, 该方面的研究通常无法对睡 眠相关的精细解剖结构进行深入探讨。 睡眠神经成像借助于功能磁共振(functional magnetic resonance imaging, fMRI)等技术, 可对 全脑血氧代谢进行无创记录。近年来 fMRI 以其 毫米量级的空间分辨率帮助人们找到了睡眠的关 键性解剖结构(Nofzinger, 2005)。对于 NREM 睡眠, 其关键结构包括缝际核、孤束核、视前区和前脑 基底部, 而 REM 睡眠的关键结构则是桥脑、蓝斑、 外膝体和延脑。基于大样本的 fMRI 研究有利于我 们深入探讨睡眠障碍相关的脑机制(Dang-Vu et al., 2007)。但受限于时间分辨率, 目前基于 fMRI 的睡 眠研究通常探讨几分钟内的平均脑活动(Maquet, 2000), 无法区分特定睡眠状态下脑的活动特征。 能够在高强磁场中工作的磁谐 EEG系统的出 现提供了睡眠研究的新选择。数据处理及融合技 术(Lei, Qiu, Xu, & Yao, 2010; Lei, & Ostwald, et al., 2011; Lei, & Xu, et al., 2011; Valdes-Sosa et al., 2009)的发展使同步 EEG-fMRI 可对睡眠时相进行 分级。如图 1 所示, 目前已有成熟的同步 EEG-fMRI 记录系统(Duyn, 2012; Laufs, Daunizeau, Carmichael, & Kleinschmidt, 2008; 雷旭, 2011)。EEG 电极帽通 过带式电缆连接到磁谐放大器, 该放大器采用电 池供电将放大的数据通过光纤传输到扫描室外的 光电转换器, 光电转换器通常需接收来自同步盒的 MRI 时钟信息以实现对伪迹的更好去除。经数字化 后 EEG 、肌电 (Electromyography, EMG) 、眼电 (electrooculogram, EOG)等信号传到电脑中输出。 2 睡眠的同步研究 同步 EEG-fMRI 兼有 EEG 的高时间和 fMRI 的高空间分辨率。在实际操作中结合数据融合技 图 1 同步 EEG-fMRI 系统的结构简图。被试头表的 EEG 电极通常采用双绞线方式连接; 电极帽和放大器间采用带 式电缆连接; 磁谐放大器置于扫描仪的末端采用电直流电池供电; 一个连接到 MRI总控的同步盒可以让 EEG数据采 集时钟与 fMRI 扫描时钟同步

450 心理科学进展 第21卷 术(Lei et al.,2010:Lei,&Xu,etal.,2011)大大拓 条件。 展了睡眠的研究范围。在睡眠纺锤波、K复合波 下丘脑作为调节睡眠-觉醒周期的关键部位， 等自发电活动的定位及不同睡眠时相的知觉过程 皮层活动和这一区域的关联性值得关注。NREM 等研究中都有许多重要发现。 期与下丘脑存在关联的区域包括边缘系统、顶叶、 2.1自发活动睡眠的同步研究 额叶、基底节前部以及脑干。这个网络从丘脑后 自发活动睡眠研究主要探讨睡眠各时相的神 部一直贯穿到前脑，整合了上行网状激活系统， 经活动规律。被试在无外界干扰、无外加特定认 负责调节机体的唤醒状态。参与高级认知过程的 知刺激条件下进行脑部fMRI扫描是“静息态”研 内侧前额叶(medial Prefrontal cortex,.mPFC)和后 究常用的范式。MRI研究表明，当大脑处于清醒 扣带回(posterior cingulate cortex,.PCC)与下丘脑 休息状态时，全脑多个区域出现同步震荡活动 具有高同步性。PCC作为默认模式网络的一部分 (Smith et al.,2009)。睡眠状态扫描重复了之前采 在收集外界环境信息中发挥重要作用，鉴于其清 用放射性示踪剂成像的许多研究结果(Czisch et 醒时活动较强而睡眠会引发整合功能降低，可能 al.,2004,Duyn,2012)。 代表警觉控制区域的上调和抑制作用。 2.1.1NREM睡眠研究 现在该领域的研究已经从MRI单模态转移 静息态网络被认为和多种认知活动密切相关， 到多模态时空特性研究。一种很有前景的研究方 其是否需要意识知觉的参与是人们关心的问题之 法是将fMRI数据与同步的EEG能量频谱进行相 一。Fukunaga等研究发现fMRI扫描后期进入浅 关(Lei,Luo,&Yao,2011)。研究发现NREM期的 睡期的被试比清醒被试的血氧动力学水平依赖 α节律活动与清醒状态时相似，主要表现为丘脑 (blood oxygenation level dependent,.BOLD)信号振 的正激活，但枕叶区域并没有发现与清醒时类似 荡的幅度更大，但网络的空间模式保持一致 的信号降低。Olbrich等通过同步EEG-fMRI记录 (Fukunaga et al.,2006)。该研究表明静息态网络在 了从清醒到深睡过程中个体状态的变化，并按α 浅睡期间能得到保持，似乎并不需要意识知觉的 节律的大小将MRI信号分为不同的警觉状态进 参与。之后Horovitz等进一步研究了深睡期默认 行分析，发现低警觉状态下枕叶、前扣带回、顶 模式网络的空间分布，发现在深睡期默认模式网 叶和题叶BOLD活动有所提高，而丘脑、前额叶 络有明显的前额叶皮层区域丢失现象(Horovitz et 则在高警觉状态下有更强的活动(Olbrich et al., al,2009)。不同睡眠时相下默认模式网络的变化 2009)。a节律和睡眠纺锤波有相似的频谱分布， 规律仍有待进一步研究。 但后者持续时间更短。最近Schabus等发现纺锤 Kaufmann等对比了不同睡眠时相BOLD信 波具有两个子频带，11~13Hz的低频对应于额上 号的差别。他将磁共振扫描重复时间设定为10s 回的BOLD活动，而感觉运动皮层和海马的 以减小血管伪迹的出现(Kaufmann et al.,2006), BOLD活动则更多和13~15Hz的高频成分有关 研究发现相对于清醒时NREM睡眠阶段BOLD信 (Schabus et al.,2007)。8节律是深睡期一个显著而 号会下降，这与之前研究的结果一致，涉及的区 有代表性的波形，将单被试的δ特征同睡眠第Ⅲ、 域包括部分皮层、边缘叶、丘脑、尾状核、海马 IV期的fMRI振荡作相关并不能得到显著相关的 等。利用fMRI对睡眠时相进行更为详细的分析 激活区域，导致这一结果的原因可能是忽略了相 发现睡眠同步化状态是通过多个区域的交互作用 位的振荡，错误地限制了它们空间分布信息的作 而建立的。睡眠第I期与清醒状态相比活动降低 用，需要更为灵活的分析手段来研究ǒ节律和 的结构包括丘脑前部核、PCC和楔前叶。睡眠第 NREM期的分布Lei,Valdes Sosa,&Yao,2012)。 Ⅱ期伴随着自我意识的丧失，信号降低的区域包 2.1.2REM睡眠研究 括前额叶、前扣带回、顶下回、题前回、脑岛和 相对于NREM睡眠目前关于REM的同步研 丘脑背侧核。慢波睡眠阶段则表现出活动的进一 究还很少，一方面是由于REM睡眠本来占整个睡 步降低，主要区域有前额叶、顶下回、脑岛、尾 眠的时间并不多，fMRI环境对REM睡眠的选择 状核以及前扣带回。这种随着睡眠的深入脑活动 性抑制也是一个重要原因。van der Helm等为研 的特续降低可能是建立深度NREM睡眠的必要 究REM睡眠在弱化先前情绪体验中的作用，采用

450 心 理 科 学 进 展 第 21 卷 术(Lei et al., 2010; Lei, & Xu, et al., 2011)大大拓 展了睡眠的研究范围。在睡眠纺锤波、K 复合波 等自发电活动的定位及不同睡眠时相的知觉过程 等研究中都有许多重要发现。 2.1 自发活动睡眠的同步研究 自发活动睡眠研究主要探讨睡眠各时相的神 经活动规律。被试在无外界干扰、无外加特定认 知刺激条件下进行脑部 fMRI 扫描是“静息态”研 究常用的范式。fMRI 研究表明, 当大脑处于清醒 休息状态时, 全脑多个区域出现同步震荡活动 (Smith et al., 2009)。睡眠状态扫描重复了之前采 用放射性示踪剂成像的许多研究结果(Czisch et al., 2004; Duyn, 2012)。 2.1.1 NREM 睡眠研究 静息态网络被认为和多种认知活动密切相关, 其是否需要意识知觉的参与是人们关心的问题之 一。Fukunaga 等研究发现 fMRI 扫描后期进入浅 睡期的被试比清醒被试的血氧动力学水平依赖 (blood oxygenation level dependent, BOLD)信号振 荡的幅度更大 , 但网络的空间模式保持一致 (Fukunaga et al., 2006)。该研究表明静息态网络在 浅睡期间能得到保持, 似乎并不需要意识知觉的 参与。之后 Horovitz 等进一步研究了深睡期默认 模式网络的空间分布, 发现在深睡期默认模式网 络有明显的前额叶皮层区域丢失现象(Horovitz et al., 2009)。不同睡眠时相下默认模式网络的变化 规律仍有待进一步研究。 Kaufmann 等对比了不同睡眠时相 BOLD 信 号的差别。他将磁共振扫描重复时间设定为 10 s 以减小血管伪迹的出现(Kaufmann et al., 2006), 研究发现相对于清醒时 NREM 睡眠阶段 BOLD 信 号会下降, 这与之前研究的结果一致, 涉及的区 域包括部分皮层、边缘叶、丘脑、尾状核、海马 等。利用 fMRI 对睡眠时相进行更为详细的分析 发现睡眠同步化状态是通过多个区域的交互作用 而建立的。睡眠第 I 期与清醒状态相比活动降低 的结构包括丘脑前部核、PCC 和楔前叶。睡眠第 II 期伴随着自我意识的丧失, 信号降低的区域包 括前额叶、前扣带回、顶下回、颞前回、脑岛和 丘脑背侧核。慢波睡眠阶段则表现出活动的进一 步降低, 主要区域有前额叶、顶下回、脑岛、尾 状核以及前扣带回。这种随着睡眠的深入脑活动 的持续降低可能是建立深度 NREM 睡眠的必要 条件。 下丘脑作为调节睡眠-觉醒周期的关键部位, 皮层活动和这一区域的关联性值得关注。NREM 期与下丘脑存在关联的区域包括边缘系统、顶叶、 额叶、基底节前部以及脑干。这个网络从丘脑后 部一直贯穿到前脑, 整合了上行网状激活系统, 负责调节机体的唤醒状态。参与高级认知过程的 内侧前额叶(medial Prefrontal cortex, mPFC)和后 扣带回(posterior cingulate cortex, PCC)与下丘脑 具有高同步性。PCC 作为默认模式网络的一部分 在收集外界环境信息中发挥重要作用, 鉴于其清 醒时活动较强而睡眠会引发整合功能降低, 可能 代表警觉控制区域的上调和抑制作用。 现在该领域的研究已经从 fMRI 单模态转移 到多模态时空特性研究。一种很有前景的研究方 法是将 fMRI 数据与同步的 EEG 能量频谱进行相 关(Lei, Luo, & Yao, 2011)。研究发现 NREM 期的 α 节律活动与清醒状态时相似, 主要表现为丘脑 的正激活, 但枕叶区域并没有发现与清醒时类似 的信号降低。Olbrich 等通过同步 EEG-fMRI 记录 了从清醒到深睡过程中个体状态的变化, 并按 α 节律的大小将 fMRI 信号分为不同的警觉状态进 行分析, 发现低警觉状态下枕叶、前扣带回、顶 叶和颞叶 BOLD 活动有所提高, 而丘脑、前额叶 则在高警觉状态下有更强的活动(Olbrich et al., 2009)。α 节律和睡眠纺锤波有相似的频谱分布, 但后者持续时间更短。最近 Schabus 等发现纺锤 波具有两个子频带, 11~13 Hz 的低频对应于额上 回的 BOLD 活动, 而感觉运动皮层和海马的 BOLD 活动则更多和 13~15 Hz 的高频成分有关 (Schabus et al., 2007)。δ 节律是深睡期一个显著而 有代表性的波形, 将单被试的 δ特征同睡眠第 III、 IV 期的 fMRI 振荡作相关并不能得到显著相关的 激活区域, 导致这一结果的原因可能是忽略了相 位的振荡, 错误地限制了它们空间分布信息的作 用, 需要更为灵活的分析手段来研究 δ 节律和 NREM 期的分布(Lei, Valdes Sosa, & Yao, 2012)。 2.1.2 REM 睡眠研究 相对于 NREM 睡眠目前关于 REM 的同步研 究还很少, 一方面是由于 REM睡眠本来占整个睡 眠的时间并不多, fMRI 环境对 REM 睡眠的选择 性抑制也是一个重要原因。van der Helm 等为研 究 REM睡眠在弱化先前情绪体验中的作用, 采用

第3期 雷旭等：睡眠的同步EEG-fMRI研究述评 451 了睡眠前后任务态的fMRI扫描加上睡眠的单一 2.2.1NREM期刺激 EEG记录这一结合形式。他们对比睡眠前后杏仁 声音是睡眠fMRI实验用得最多的刺激材料。 核的BOLD活动变化发现这一改变与REM期Y Portas等采用两种听觉刺激：中性的蜂鸣声和被 频段的能量变化高度相关，直接导致了第二天对 试名字，后者具有个人色彩(Portas et al.,2000), 负性情绪图片的评定减弱(van der Helm et al., EEG分析发现被试听自己的名字相比中性音调或 2011)。 基线状态有更显著的唤醒，证实了个人姓名刺激 第一个采用同步EEG-MRI研究睡眠的开创 具有高唤醒度。MRI分析发现刺激呈现时清醒状 性工作采用了无声BURST序列(Lovblad et al,. 态和睡眠状态双侧听觉皮层、丘脑以及尾状核的 1999;Portas et al.,2000)。Lovblad等对比了REM 激活模式高度相似，而一些皮层如扣带回、丘脑 睡眠与其之前出现的NREM睡眠BOLD信号的改 以及杏仁核周边区域则表现出睡眠状态激活的降 变。由于肌张力丧失的检测并不可靠，他们根据K 低。在另一个实验中，研究者使用了不含唤醒或 复合波出现与否来区分REM与NREM第Ⅱ期。 情感成分的文本为刺激材料的组块设计和静音 研究发现对比NREM睡眠，REM睡眠期间枕叶的 MRI扫描序列。对比分析清醒和慢波睡眠发现听 活动增强而额叶的活动降低，这与之前PET的研 觉皮层的BOLD反应显著地受睡眠-觉醒周期的 究基本一致。 影响。对EEG分析发现在浅睡期刺激呈现期间，K 随后常规的EPI序列也被用于REM睡眠研究， 复合波和δ波相比于静息基线慢波活动都有增 信噪比得到进一步提高。EEG记录硬件技术上的 加。这些发现证实了之前关于神经活动降低的假 改进使利用肌张力丧失和快速眼动来明确地定义 设，即随着睡眠的不断加深EEG的慢波活动不断 REM睡眠成为可能。通过将眼动的出现与BOLD 增加，神经元超极化将不断增长，这些EEG慢波 信号振荡直接相关，可以直接验证脑桥-膝状体。 活动现象在全面癫痫发作中也有报道。 枕叶(ponto-geniculate-.occipital,PGO)脑波在人类 在随后的研究中采用了空间覆盖范围更好的 睡眠中是否存在。PGO波主要出现在眼动之前， EPI序列。Czisch等观察到听觉刺激在睡眠第IⅡ 是一种采用有创方式在哺乳动物模型中观察到的 期引发的负BOLD响应。在刺激期间负响应的幅 睡眠波，被认为是REM睡眠的发生源。在REM 度与相对增加的K复合波密度相关最大，而相对 睡眠中与快速眼动有直接时间联系的BOLD信号 增加的总δ能量则与负响应的空间范围紧密相 激活区域是双侧的丘脑以及次级视觉皮层，这与 关。对听觉皮层局部BOLD的时间序列分析发现， 动物模型中PGO波活动的模式较为一致(Wehrle 负响应稳定地跟随在刺激呈现之后。相反在持续 etal.,2005) 的听觉刺激后，丘脑的时间曲线则表现出一种最 2.2睡眠中知觉过程的同步研究 初的正响应而在几秒之后返回到基线水平。这种 大脑在睡眠时可以被唤醒说明其具有对刺激 效应在最开始的刺激片段中最显著，这可能是由 进行选择加工的能力，并能根据刺激的相关性进 于丘脑对于感觉刺激最初的反应中包含了一种对 行评价。丘脑的传输功能在睡眠过程中有所改变， 刺激潜在意义的评估，随后丘脑活动由于习惯化 只对达到一定程度域限的刺激进行进一步加工。 而变弱(Czisch et al.,2004)。 同步EEG-MRI提供了探测这些感觉加工过程的 一项更深入的研究采用纯音来观察听觉皮层 神经窗口，表1总结了相关的知觉过程研究（这些 在第I期睡眠的反应，这项研究采用交替采集法 研究更详细的总结可参考(Mulert&Lemieux, 来得到被试不受千扰的EEG数据(Tanaka et al., 2010)第14章)。从表中可以看到，由于fMRI环境 2003)。研究者观察到颗中回相比清醒时表现出显 对REM睡眠的选择性抑制，NREM是讨论最多的 著的BOLD信号幅度降低，结果证明从出现困意 时相；在刺激类型上声音作为刺激物最为常见， 到入睡听觉皮层对外在的刺激活动都降低了，在 在记忆任务中，气味也已有人采用：从采用的 这期间纺锤波扮演了重要的角色。采用纯音对处 fMRI序列来看.早期人们采用了BURST等序列， 于非快速眼动睡眠期间的被试进行听觉刺激发现 现在同步采集是主流。然而睡眠同步实验的有效 如果刺激正好对应纺锤波的出现，其听觉响应会大 被试数一般都比较低，略高于50%。 大扭曲，激活局限在脑干区域(Dang-Vu et al.,20I1)

第 3 期 雷 旭等: 睡眠的同步 EEG-fMRI 研究述评 451 了睡眠前后任务态的 fMRI 扫描加上睡眠的单一 EEG 记录这一结合形式。他们对比睡眠前后杏仁 核的 BOLD 活动变化发现这一改变与 REM 期 γ 频段的能量变化高度相关, 直接导致了第二天对 负性情绪图片的评定减弱(van der Helm et al., 2011)。 第一个采用同步 EEG-fMRI 研究睡眠的开创 性工作采用了无声 BURST 序列(Lövblad et al., 1999; Portas et al., 2000)。Lövblad 等对比了 REM 睡眠与其之前出现的 NREM 睡眠 BOLD 信号的改 变。由于肌张力丧失的检测并不可靠, 他们根据 K 复合波出现与否来区分 REM 与 NREM 第 II 期。 研究发现对比 NREM 睡眠, REM 睡眠期间枕叶的 活动增强而额叶的活动降低, 这与之前 PET 的研 究基本一致。 随后常规的 EPI 序列也被用于 REM 睡眠研究, 信噪比得到进一步提高。EEG 记录硬件技术上的 改进使利用肌张力丧失和快速眼动来明确地定义 REM 睡眠成为可能。通过将眼动的出现与 BOLD 信号振荡直接相关, 可以直接验证脑桥-膝状体- 枕叶(ponto-geniculate-occipital, PGO)脑波在人类 睡眠中是否存在。PGO 波主要出现在眼动之前, 是一种采用有创方式在哺乳动物模型中观察到的 睡眠波, 被认为是 REM 睡眠的发生源。在 REM 睡眠中与快速眼动有直接时间联系的 BOLD 信号 激活区域是双侧的丘脑以及次级视觉皮层, 这与 动物模型中 PGO 波活动的模式较为一致(Wehrle et al., 2005)。 2.2 睡眠中知觉过程的同步研究 大脑在睡眠时可以被唤醒说明其具有对刺激 进行选择加工的能力, 并能根据刺激的相关性进 行评价。丘脑的传输功能在睡眠过程中有所改变, 只对达到一定程度域限的刺激进行进一步加工。 同步 EEG-fMRI 提供了探测这些感觉加工过程的 神经窗口, 表 1 总结了相关的知觉过程研究(这些 研究更详细的总结可参考(Mulert & Lemieux, 2010)第 14 章)。从表中可以看到, 由于 fMRI 环境 对 REM 睡眠的选择性抑制, NREM 是讨论最多的 时相; 在刺激类型上声音作为刺激物最为常见, 在记忆任务中, 气味也已有人采用; 从采用的 fMRI 序列来看, 早期人们采用了 BURST 等序列, 现在同步采集是主流。然而睡眠同步实验的有效 被试数一般都比较低, 略高于 50%。 2.2.1 NREM 期刺激 声音是睡眠 fMRI 实验用得最多的刺激材料。 Portas 等采用两种听觉刺激：中性的蜂鸣声和被 试名字, 后者具有个人色彩(Portas et al., 2000), EEG 分析发现被试听自己的名字相比中性音调或 基线状态有更显著的唤醒, 证实了个人姓名刺激 具有高唤醒度。fMRI 分析发现刺激呈现时清醒状 态和睡眠状态双侧听觉皮层、丘脑以及尾状核的 激活模式高度相似, 而一些皮层如扣带回、丘脑 以及杏仁核周边区域则表现出睡眠状态激活的降 低。在另一个实验中, 研究者使用了不含唤醒或 情感成分的文本为刺激材料的组块设计和静音 MRI 扫描序列。对比分析清醒和慢波睡眠发现听 觉皮层的 BOLD 反应显著地受睡眠-觉醒周期的 影响。对 EEG 分析发现在浅睡期刺激呈现期间, K 复合波和 δ 波相比于静息基线慢波活动都有增 加。这些发现证实了之前关于神经活动降低的假 设, 即随着睡眠的不断加深 EEG 的慢波活动不断 增加, 神经元超极化将不断增长, 这些 EEG 慢波 活动现象在全面癫痫发作中也有报道。 在随后的研究中采用了空间覆盖范围更好的 EPI 序列。Czisch 等观察到听觉刺激在睡眠第 II 期引发的负 BOLD 响应。在刺激期间负响应的幅 度与相对增加的 K 复合波密度相关最大, 而相对 增加的总 δ 能量则与负响应的空间范围紧密相 关。对听觉皮层局部 BOLD 的时间序列分析发现, 负响应稳定地跟随在刺激呈现之后。相反在持续 的听觉刺激后, 丘脑的时间曲线则表现出一种最 初的正响应而在几秒之后返回到基线水平。这种 效应在最开始的刺激片段中最显著, 这可能是由 于丘脑对于感觉刺激最初的反应中包含了一种对 刺激潜在意义的评估, 随后丘脑活动由于习惯化 而变弱(Czisch et al., 2004)。 一项更深入的研究采用纯音来观察听觉皮层 在第 I 期睡眠的反应, 这项研究采用交替采集法 来得到被试不受干扰的 EEG 数据(Tanaka et al., 2003)。研究者观察到颞中回相比清醒时表现出显 著的 BOLD 信号幅度降低, 结果证明从出现困意 到入睡听觉皮层对外在的刺激活动都降低了, 在 这期间纺锤波扮演了重要的角色。采用纯音对处 于非快速眼动睡眠期间的被试进行听觉刺激发现, 如果刺激正好对应纺锤波的出现, 其听觉响应会大 大扭曲, 激活局限在脑干区域(Dang-Vu et al., 2011)

452 心理科学进展 第21卷 表1睡眠期同步EEG-fMRI的知觉相关研究 记录时长 刺激 有效被试 睡眠时相 BOLD响应分析 MRI采集序列 参考文献 (小时) 类型 数（参加数） 静音爆发式脉冲 REM, REM与NREM的相关分析 NREM 5-7 序列(silent 2(5) (Lovblad et al.,1999) BURST) 时相内的17s的组块设计 NREM (文本)，NREM和清醒状态 声音 第II-IV期 对比，蜂鸣声和被试名字 BURST序列 7(12) (Portas et al.,2000) 对比 NREM 时相内的30s的组块设计 声音 静音快速回拨序 第1-IV期 >1 (文本)，视觉和听觉皮层的 9(14) (Czisch et al.,2002) 列(silent GEFI) ROI相关分析 时相内的30s的组块设计 NREM第 (音调，文本和音乐)，GLM 13 声音 重复采集法 II-IV期 固定效应分析，EEG8节律 8(13) (Czisch et al.,2004) 的相关分析 眼动作为参考，GLM的固 REM 声音 重复采集法 定效应分析 7(11) (Wehrle et al.,2005) (Khubchandani, NREM 4-5 NREM和清醒状态对比 同步采集法 5(8) Jagannathan,Mallick, &V.,2005) 时相内的30s的组块设计 (音调，文本和音乐)，GLM REM 声音 重复采集法 固定+随机效应分析，基于 3(11) (Wehrle et al.,2007) 丘脑的相关分析 慢波睡眠内30s的组块设 NREM 1.5 气味 计（气味），GLM分析，海马 同步采集法 12(14) (Rasch,Buchel,Gais, ROI分析 &Born,2007) 睡鼠纺锤波的分类和事件 NREM纺 <3 相关设计分析，GLM随机 同步采集法 锤波 14(25) (Schabus et al.,2007) 效应分析，多ROI区 NREM第 K复合波分类与事件相关 I-1期及 声音 同步采集法 (Dang-Vu 13(19) al., 设计分析 2009) 清醒 NREM纺 睡眠纺锤波的事件相关设 (Bergmann, Molle. 2.5 锤波 同步采集法 924) 计 Diedrichs,Born,& Siebner,2012) 注：GLM,广义线性模型(general linear model,ROL,感兴趣区(region of interest) 表明纺锤波可能扮演了外界刺激的隔离者角色。 六岁男孩在睡眠时的言语保持加工过程，发现负 这里有必要提到一项关于睡眠中婴儿和小孩 责接受言语的区域对于言语声音有更强的激活 的感觉加工研究。Redcay等在自然睡眠中对小孩 (Wilke,.Holland,&Ball,2003)。以上研究都报道健 呈现语言的和非语言声音和音调刺激，发现双侧 康被试在慢波睡眠时皮层活动降低，这可能是一 的颞上回在睡眠时对于不同的声音刺激都表现出 种独立于刺激类型的、跨睡眠状态的一般保护性 正BOLD响应，而且非语音比语音激活更大 反应。 (Redcay,Kennedy,Courchesne,2007).Wilke 2.2.2REM期刺激 人使用言语和非言语刺激的被动听觉任务研究了 为了研究REM睡眠时对外界刺激的加工过

452 心 理 科 学 进 展 第 21 卷 表 1 睡眠期同步 EEG-fMRI 的知觉相关研究 睡眠时相 记录时长 (小时) 刺激 类型 BOLD 响应分析 fMRI 采集序列 有效被试 数(参加数) 参考文献 REM, NREM 5~7 \ REM 与 NREM 的相关分析 静音爆发式脉冲 序列(silent BURST) 2 (5) (Lövblad et al., 1999) NREM 第 II-IV 期 2 声音 时相内的 17 s 的组块设计 (文本), NREM 和清醒状态 对比, 蜂鸣声和被试名字 对比 BURST 序列 7(12) (Portas et al., 2000) NREM 第 I-IV 期 >1 声音 时相内的 30 s 的组块设计 (文本), 视觉和听觉皮层的 ROI 相关分析 静音快速回拨序 列(silent GEFI) 9 (14) (Czisch et al., 2002) NREM 第 II-IV 期 1~3 声音 时相内的 30 s 的组块设计 (音调, 文本和音乐), GLM 固定效应分析, EEG δ 节律 的相关分析 重复采集法 8 (13) (Czisch et al., 2004) REM 3 声音 眼动作为参考, GLM 的固 定效应分析 重复采集法 7 (11) (Wehrle et al., 2005) NREM 4~5 \ NREM和清醒状态对比 同步采集法 5 (8) (Khubchandani, Jagannathan, Mallick, & V., 2005) REM 3 声音 时相内的 30 s 的组块设计 (音调, 文本和音乐), GLM 固定+随机效应分析, 基于 丘脑的相关分析 重复采集法 3 (11) (Wehrle et al., 2007) NREM ~1.5 气味 慢波睡眠内 30 s 的组块设 计(气味), GLM 分析, 海马 ROI 分析 同步采集法 12 (14) (Rasch, Buchel, Gais, & Born, 2007) NREM 纺 锤波 <3 \ 睡眠纺锤波的分类和事件 相关设计分析, GLM 随机 效应分析, 多 ROI 区 同步采集法 14 (25) (Schabus et al., 2007) NREM 第 II-III 期及 清醒 \ 声音 K 复合波分类与事件相关 设计分析 同步采集法 13(19) (Dang-Vu et al., 2009) NREM 纺 锤波 2.5 \ 睡眠纺锤波的事件相关设 计 同步采集法 9(24) (Bergmann, Mölle, Diedrichs, Born, & Siebner, 2012) 注：GLM, 广义线性模型(general linear model); ROI, 感兴趣区(region of interest) 表明纺锤波可能扮演了外界刺激的隔离者角色。 这里有必要提到一项关于睡眠中婴儿和小孩 的感觉加工研究。Redcay 等在自然睡眠中对小孩 呈现语言的和非语言声音和音调刺激, 发现双侧 的颞上回在睡眠时对于不同的声音刺激都表现出 正 BOLD 响应, 而且非语音比语音激活更大 (Redcay, Kennedy, & Courchesne, 2007)。Wilke 等 人使用言语和非言语刺激的被动听觉任务研究了 六岁男孩在睡眠时的言语保持加工过程, 发现负 责接受言语的区域对于言语声音有更强的激活 (Wilke, Holland, & Ball, 2003)。以上研究都报道健 康被试在慢波睡眠时皮层活动降低, 这可能是一 种独立于刺激类型的、跨睡眠状态的一般保护性 反应。 2.2.2 REM 期刺激 为了研究 REM 睡眠时对外界刺激的加工过

第3期 雷旭等：睡眠的同步EEG-fMRI研究述评 453 程的改变情况，Wehrle等人使用非唤醒的声音对 主磁体的稳定性在长时间的记录中也难以得到保证， 正常被试进行了刺激(Wehrle et al.,2007)。EEG记 导致信号强度漂移，氦压缩散热机如果在实验中短 录以及成像结果表明清醒和REM睡眠期都有海 暂关闭，对于EEG会形成难以去除的伪迹。由于这 马皮层的较高活动，对外界的感觉整合并不发生 些因素MRI的睡眠研究通常不采用整夜记录。此 在REM期。将经典高频EEG活动和肌肉缓驰作 外根据成像参数还需考虑BOLD活动的生理伪迹与 为判断标准区分出的REM睡眠期只有有限数量 心血管、呼吸噪音的关联会增加等问题。 的快速眼动活动出现。通过对比觉醒状态和不同 最早的静音式MRI记录采用脉冲序列设计， 数量快速眼动现象出现的REM期对声音刺激的 以避免快速梯度转换带来的高强噪声，无声爆发 BOLD反应，研究者观察到两种有区别的活动模 式脉冲序列(silent BURST)和无声梯度快速回波 式。皮层在该睡眠期对听觉刺激的皮层激活模式 序列(silent gradient fast echo)是其中的代表。相比 和清醒状态时相似，表现为正的BOLD响应，但 于平面回波成像(EP序列这些成像序列的缺点是 是其激活幅度大大降低。和这些发现相反的是， 信噪比都比较低。而且受到序列时长的限制，通 在有较多快速眼动出现的REM睡眠期间，对听觉 常只能扫少量几层而不能覆盖全脑。而优点则在 刺激的反应表现出包括丘脑在内的广泛负激活， 于EEG记录中成像造成的伪迹较小，这使得该成 但是没有观察到听觉皮层的激活。刺激引发的反 像序列可以通过消除无关的频率位置实现对EEG 应被强烈地抑制了，这与采用ERP进行REM睡 的伪迹去除。 眠研究的结果一致，另外还观察到外界刺激时 交替采集法在EPI采集的间隙进行EEG记录 REM数量的诚少以及丘脑皮层信号强度的降低。 以克服磁场梯度伪迹。如图2所示，在没有梯度 分析丘脑BOLD活动的时间相关性表明，丘脑皮 干扰的两次扫描间可以重复播放EPI扫描噪声以 层的同步化活动在不同数量快速眼动活动的 保证背景噪音一致来避免被试苏醒。重复播放声 REM睡眠中变化也很大。 音并不干扰EEG的在线记录，但它们通常和实际 这些发现支持了丘脑皮层激活与REM睡眠 梯度噪音的频率特征有一定出入，当转换到数据 高度相关的观点。Llinas和Pare认为，大脑在 采集时还是有唤醒被试的可能。为了消除这种潜 REM睡眠阶段高度的活动状态可能存在功能的 在影响，最好是采用一个模拟程序来运行扫描仪 独立倾向而形成一个“闭合回路”，反映了内在高 以达到提供扫描噪音而不采集数据的目的。在模 度激活的脑状态(Llinas&Pare,1991)。 拟运行时的真实梯度转换具有匹配声音频率的优 势，而且扫描仪震动也会传给被试，但这种程序 3 睡眠同步记录的影响因素 需要在线EEG伪迹矫正以分辨感兴趣的睡眠阶段 睡眠的同步采集需要搭建EEG和fMRI两套 是否出现。 记录系统，由于每个系统自身的局限性，使得同 3.2被试因素 步实验比单模态实验更难开展，在硬件构成、被 扫描仪中被试的舒适性需要特别注意，例如 试安全和数据质量方面特别需要重视。 电极块会导致被试疼痛，强制固定头动和仰卧姿 3.1硬件因素 势也会让人不适，最终使被试难以入睡或保持睡 对于睡眠记录来说，脑电设备方面需要设计 眠。参加睡眠fMRI研究的被试大都会报告在磁 额外的电极和采用更长的电缆布线来记录EOG 共振谱仪中难以入睡，入睡后容易惊醒。噪音环 和EMG。对于大部分电生理记录设备，信号质量 境本身还会引起睡眠潜伏期延长，破坏睡眠结构， 都会随着时间下降，佩戴时间过长还会导致电极 导致睡眠各时相以及总体睡眠时间的减少。而且 点和头皮的接触不良。睡眠长时间记录过程中一 只选择能在扫描仪中入睡的被试可能会引起选择 些电极的记录质量也会剧烈恶化，而这些电极在 偏向，这种单一类型被试可能表现出一种区别于 被试醒来前是无法重置的。另一方面，对于磁共 一般人的特殊的睡眠模式或者睡眠保护机制。 振扫描设备来说，扫描仪长时间运转会影响成像 目前主要有两种方法来提高被试的入睡率， 质量：线圈在持续长时间的快速大幅度梯度磁场 一种是在模拟扫描仪中对被试进行适应性训练， 释放中温度会迅速升高，使线圈本身变得不稳定； 通过一段时间的适应使其能在嘈杂或者不舒适的

第 3 期 雷 旭等: 睡眠的同步 EEG-fMRI 研究述评 453 程的改变情况, Wehrle 等人使用非唤醒的声音对 正常被试进行了刺激(Wehrle et al., 2007)。EEG 记 录以及成像结果表明清醒和 REM 睡眠期都有海 马皮层的较高活动, 对外界的感觉整合并不发生 在 REM 期。将经典高频 EEG 活动和肌肉缓驰作 为判断标准区分出的 REM 睡眠期只有有限数量 的快速眼动活动出现。通过对比觉醒状态和不同 数量快速眼动现象出现的 REM 期对声音刺激的 BOLD 反应, 研究者观察到两种有区别的活动模 式。皮层在该睡眠期对听觉刺激的皮层激活模式 和清醒状态时相似, 表现为正的 BOLD 响应, 但 是其激活幅度大大降低。和这些发现相反的是, 在有较多快速眼动出现的 REM睡眠期间, 对听觉 刺激的反应表现出包括丘脑在内的广泛负激活, 但是没有观察到听觉皮层的激活。刺激引发的反 应被强烈地抑制了, 这与采用 ERP 进行 REM 睡 眠研究的结果一致, 另外还观察到外界刺激时 REM 数量的减少以及丘脑皮层信号强度的降低。 分析丘脑 BOLD 活动的时间相关性表明, 丘脑皮 层的同步化活动在不同数量快速眼动活动的 REM 睡眠中变化也很大。 这些发现支持了丘脑皮层激活与 REM 睡眠 高度相关的观点。Llinás 和 Paré 认为, 大脑在 REM 睡眠阶段高度的活动状态可能存在功能的 独立倾向而形成一个“闭合回路”, 反映了内在高 度激活的脑状态(Llinás & Paré, 1991)。 3 睡眠同步记录的影响因素 睡眠的同步采集需要搭建 EEG 和 fMRI 两套 记录系统, 由于每个系统自身的局限性, 使得同 步实验比单模态实验更难开展, 在硬件构成、被 试安全和数据质量方面特别需要重视。 3.1 硬件因素 对于睡眠记录来说, 脑电设备方面需要设计 额外的电极和采用更长的电缆布线来记录 EOG 和 EMG。对于大部分电生理记录设备, 信号质量 都会随着时间下降, 佩戴时间过长还会导致电极 点和头皮的接触不良。睡眠长时间记录过程中一 些电极的记录质量也会剧烈恶化, 而这些电极在 被试醒来前是无法重置的。另一方面, 对于磁共 振扫描设备来说, 扫描仪长时间运转会影响成像 质量：线圈在持续长时间的快速大幅度梯度磁场 释放中温度会迅速升高, 使线圈本身变得不稳定; 主磁体的稳定性在长时间的记录中也难以得到保证, 导致信号强度漂移; 氦压缩散热机如果在实验中短 暂关闭, 对于 EEG 会形成难以去除的伪迹。由于这 些因素 fMRI 的睡眠研究通常不采用整夜记录。此 外根据成像参数还需考虑 BOLD 活动的生理伪迹与 心血管、呼吸噪音的关联会增加等问题。 最早的静音式 MRI 记录采用脉冲序列设计, 以避免快速梯度转换带来的高强噪声, 无声爆发 式脉冲序列(silent BURST)和无声梯度快速回波 序列(silent gradient fast echo)是其中的代表。相比 于平面回波成像(EPI)序列这些成像序列的缺点是 信噪比都比较低。而且受到序列时长的限制, 通 常只能扫少量几层而不能覆盖全脑。而优点则在 于 EEG 记录中成像造成的伪迹较小, 这使得该成 像序列可以通过消除无关的频率位置实现对 EEG 的伪迹去除。 交替采集法在 EPI 采集的间隙进行 EEG 记录 以克服磁场梯度伪迹。如图 2 所示, 在没有梯度 干扰的两次扫描间可以重复播放 EPI 扫描噪声以 保证背景噪音一致来避免被试苏醒。重复播放声 音并不干扰 EEG 的在线记录, 但它们通常和实际 梯度噪音的频率特征有一定出入, 当转换到数据 采集时还是有唤醒被试的可能。为了消除这种潜 在影响, 最好是采用一个模拟程序来运行扫描仪 以达到提供扫描噪音而不采集数据的目的。在模 拟运行时的真实梯度转换具有匹配声音频率的优 势, 而且扫描仪震动也会传给被试, 但这种程序 需要在线 EEG伪迹矫正以分辨感兴趣的睡眠阶段 是否出现。 3.2 被试因素 扫描仪中被试的舒适性需要特别注意, 例如 电极块会导致被试疼痛, 强制固定头动和仰卧姿 势也会让人不适, 最终使被试难以入睡或保持睡 眠。参加睡眠 fMRI 研究的被试大都会报告在磁 共振谱仪中难以入睡, 入睡后容易惊醒。噪音环 境本身还会引起睡眠潜伏期延长, 破坏睡眠结构, 导致睡眠各时相以及总体睡眠时间的减少。而且 只选择能在扫描仪中入睡的被试可能会引起选择 偏向, 这种单一类型被试可能表现出一种区别于 一般人的特殊的睡眠模式或者睡眠保护机制。 目前主要有两种方法来提高被试的入睡率, 一种是在模拟扫描仪中对被试进行适应性训练, 通过一段时间的适应使其能在嘈杂或者不舒适的

454 心理科学进展 第21卷 播放扫描 播放扫描 MRI扫描 播放扫描 噪音 噪音 噪音 刺激时间 基线 清醒 睡眠 EEGi记录 17s 17s 17s 17s 图2组噪声恒定法实验设计。磁共振采用BURST序列，每次BURST后进行了7次全脑扫描。在两次BURST间 进行EEG记录。 环境中入眠：另一种方法是在MRI实验前进行 扫描噪音(Wehrle et al.,2005)。结果显示这些操作 睡眠剥夺，提高被试的睡眠需求从而增加入睡 对整体睡眠结构产生了影响：REM睡眠减少并且 率。需要注意的是睡眠剥夺本身对静息态这一基 分段增多。由于REM期睡眠伴随着肌肉松弛，对 线就有影响(De Havas,Parimal,Soon,&Chee, 不舒适和明显危险的环境具有高度敏感性，使得 2012),结果解释时需注意。另外，在扫描仪中睡 这一阶段的睡眠非常脆弱(Khubchandani et al., 觉被试的体动也会增加，例如在入睡阶段以及 2OO5)。在REM前期和REM睡眠过程中出现的体 REM睡眠前后常见的肌肉阵挛现象。在这期间体 动也很大，因此在MRI扫描仪中很难获得REM 动的强力需求可能会导致被试苏醒而使正在进行 睡眠的良好记录。 的MRI记录中断。这个时候就需要主试对被试 4研究展望 在磁体中醒来后可能会出现的迷糊感和不适感有 所准备，最好提前排练如何在扫描仪复杂的环境 最早在MRI环境中同步记录EEG的研究可 中快速移出被试。以上问题使得在睡眠研究中被 以追湖到1999年，当时的尝试探索了同步记录的 试的退出率显著高于其他不需要同步记录的 可行性和优越性。后来的研究采用了在MRI扫 fMRI实验。 描间隔收集EEG信号的交替采集法，使得在连续 3.3数据因素 MRI扫描情况下获得的电生理指标能够进行睡 常规睡眠实验通常采用整夜记录进行睡眠观 眠时相划分。这些早期探索性研究都奠定了睡眠 测，但这在fMRI研究中很难实现，被试入睡后一 研究的硬件和理论基础，最近的研究转向了睡眠 般只能记录一到两个睡眠周期，要获得一个晚上的 阶段内特殊的脑电成分，如睡眠纺锤波、K复合 完整MRI睡眠记录及各个阶段的分布状况基本上 波或者快速眼动，进一步凸显了多模态研究方法 是不可能的。目前还没有关于被试是否入睡，目标 的高时空分辨的优点。 睡眠阶段是否够长等质量指标的保证或控制手段。 fMRI以其无创、高空间分辨率的技术优势将 由于REM时相对噪音特别敏感这一阶段数 会继续为睡眠研究提供基础性贡献。多导睡眠图 据的丢弃率很大。为了考察扫描程序对睡眠结构 在MRI谱仪系统中的发展将是极富挑战的方向， 的影响Wehrle等人在睡眠实验室中模拟了fMRI 这有赖于设计静音EPI序列和自动空间配准扫描 扫描环境。被试的头部被固定在一个模拟的射频 序列，以使对身体睡眠姿势的限制减少到最低。 线圈中，身体被限制为仰卧姿势，同时重复播放 可以预见随着EEG硬件的不断进步，MRI连续数

454 心 理 科 学 进 展 第 21 卷 图 2 组噪声恒定法实验设计。磁共振采用 BURST 序列, 每次 BURST 后进行了 7 次全脑扫描。在两次 BURST 间 进行 EEG 记录。 环境中入眠; 另一种方法是在 fMRI 实验前进行 睡眠剥夺, 提高被试的睡眠需求从而增加入睡 率。需要注意的是睡眠剥夺本身对静息态这一基 线就有影响(De Havas, Parimal, Soon, & Chee, 2012), 结果解释时需注意。另外, 在扫描仪中睡 觉被试的体动也会增加, 例如在入睡阶段以及 REM 睡眠前后常见的肌肉阵挛现象。在这期间体 动的强力需求可能会导致被试苏醒而使正在进行 的 fMRI 记录中断。这个时候就需要主试对被试 在磁体中醒来后可能会出现的迷糊感和不适感有 所准备, 最好提前排练如何在扫描仪复杂的环境 中快速移出被试。以上问题使得在睡眠研究中被 试的退出率显著高于其他不需要同步记录的 fMRI 实验。 3.3 数据因素 常规睡眠实验通常采用整夜记录进行睡眠观 测, 但这在 fMRI 研究中很难实现, 被试入睡后一 般只能记录一到两个睡眠周期, 要获得一个晚上的 完整 fMRI 睡眠记录及各个阶段的分布状况基本上 是不可能的。目前还没有关于被试是否入睡, 目标 睡眠阶段是否够长等质量指标的保证或控制手段。 由于 REM 时相对噪音特别敏感这一阶段数 据的丢弃率很大。为了考察扫描程序对睡眠结构 的影响 Wehrle 等人在睡眠实验室中模拟了 fMRI 扫描环境。被试的头部被固定在一个模拟的射频 线圈中, 身体被限制为仰卧姿势, 同时重复播放 扫描噪音(Wehrle et al., 2005)。结果显示这些操作 对整体睡眠结构产生了影响：REM 睡眠减少并且 分段增多。由于 REM 期睡眠伴随着肌肉松弛, 对 不舒适和明显危险的环境具有高度敏感性, 使得 这一阶段的睡眠非常脆弱(Khubchandani et al., 2005)。在 REM 前期和 REM 睡眠过程中出现的体 动也很大, 因此在 MRI 扫描仪中很难获得 REM 睡眠的良好记录。 4 研究展望 最早在 MRI 环境中同步记录 EEG 的研究可 以追溯到 1999 年, 当时的尝试探索了同步记录的 可行性和优越性。后来的研究采用了在 fMRI 扫 描间隔收集 EEG 信号的交替采集法, 使得在连续 fMRI 扫描情况下获得的电生理指标能够进行睡 眠时相划分。这些早期探索性研究都奠定了睡眠 研究的硬件和理论基础, 最近的研究转向了睡眠 阶段内特殊的脑电成分, 如睡眠纺锤波、K 复合 波或者快速眼动, 进一步凸显了多模态研究方法 的高时空分辨的优点。 fMRI 以其无创、高空间分辨率的技术优势将 会继续为睡眠研究提供基础性贡献。多导睡眠图 在 MRI 谱仪系统中的发展将是极富挑战的方向, 这有赖于设计静音 EPI 序列和自动空间配准扫描 序列, 以使对身体睡眠姿势的限制减少到最低。 可以预见随着 EEG 硬件的不断进步, MRI 连续数

第3期 雷旭等：睡眠的同步EEG-fMRI研究述评 455 据采集能力的不断提高，未来的同步系统将使扫 博士毕业论文，电子科技大学 描腔内睡眠更加舒适。未来硬件以及软件的发展 Bergmann,T.O.,Molle,M.,Diedrichs,J.,Born,J& 将会使研究小组能够应用更符合需求的实验设计， Siebner,H.R.(2012).Sleep spindle-related reactivation of category-specific cortical regions after learning face-scene 为我们研究睡眠及睡眠功能失调的补偿机制带来 associations.Neuroimage.59(3),2733-2742. 新的研究思路，有可能出现能够进行整夜记录的 Colrain,I.M.,Campbell,K.B.(2007).The use of evoked 同步EEG-fMRI系统。 potentials in sleep research.Sleep Medicine Reviews. 同步EEG-fMRI除了为睡眠这一传统心理学 11(4),277-293. 课题注入了活力，也为其他心理学研究提供了新 Czisch,M.,Wetter,T.C.,Kaufmann,C..Pollmacher,T.. 的手段。首先、同步技术为高级脑功能的研究提 Holsboer,F.,Auer,D.P.(2002).Altered processing of 供了更高的时空分辨率。由于可以更为精细的观 acoustic stimuli during sleep:Reduced auditory activation and visual deactivation detected by a combined fMRI/EEG 测脑的动态变化过程，使得该技术特别适合于研 study.Neuroimage.16(1),251-258. 究脑的高级认知功能。这将有利于我们分解认知 Czisch,M.,Wehrle,R.,Kaufmann,C.,Wetter,T.C., 任务的不同加工阶段，以及在同一加工阶段中区 Holsboer,F.,Pollmacher,T.,Auer,D.P.(2004). 分不同的功能结构。这将在记忆、决策、创造、 Functional MRI during sleep:BOLD signal decreases and 情绪等高级认知功能的研究中发挥重要作用。其 their electrophysiological correlates.European Journal of 次、该技术有效的保证了多模态研究过程中被试 Neuroscience,20(2),566-574. Dang-Vu,T.T.,Desseilles,M.,Petit,D.,Mazza,S., 状态的统一性。同步采集可以保证实验环境、刺 Montplaisir,J.,&Maquet,P.(2007).Neuroimaging in 激条件、被试的情绪、警觉水平等参数高度一致。 sleep medicine.Sleep Medicine.8(4).349-372 同步采集还避免了额外的采集时间，在研究儿 Dang-Vu,T.T.,Schabus,M.,Bonjean,M.,Boly,M., 童、老龄化群体等方面具有一定优势。最后、该 Darsaud,A.,Desseilles,M.,..Maquet,P.(2009).EEG/ 技术提供了电生理和功能代谢两个指标，有利于 fMRI correlates of K-complexes and Auditory processing 结合电生理和功能代谢两方面已有的工作，将认 during Non-REM Sleep.Neuroimage.47,S106. 知相关的神经生理机制和大脑结构定位相结合， Dang-Vu,T.T.,Bonjean,M.,Schabus,M.,Boly,M., Darsaud,A.,Desseilles,M.,...Maquet,P.(2011). 得到更为明确收敛的证据。 Interplay between spontaneous and induced brain activity 随着在线反馈及后处理算法的不断进步以及 during human non-rapid eye movement sleep.Proceedings 对睡眠的频谱成分和时间成分的深入研究，40年 of the National Academy of Sciences of the United States 前提出的经典睡眠阶段划分方法(Rechschaffen& of America,108(37),15438-15443. Kales,1968)可能经由未来更加细致的功能亚状态 De Havas,J.A.,Parimal,S.,Soon,C.S.Chee,M.W.L. 划分而变得更加完美(Lei et al.,2010;Lei,& (2012).Sleep deprivation reduces default mode network Ostwald,et al.,2011;Lei,Xu,et al.,2011).fMRI connectivity and anti-correlation during rest and task performance.Neuroimage,59(2),1745-1751. 结合诱发神经活动的实验设计也将会提供关于睡 Duyn,J.H.(2012).EEG-fMRI methods for the study of 眠时脑反应的更细微的动态信息。其他的睡眠研 brain networks during sleep.Frontiers in Neurology.3, 究思路，比如关注睡眠相关功能在一生中的变化 100. 或者睡眠剥夺以及药理学的调节，都可以通过这 Fukunaga,M.,Horovitz,S.G,van Gelderen,P.,de Zwart,J. 种神经成像方法来得到研究。人类的健康离不开 A.,Jansma,J.M.,Ikonomidou,V.N.,...Duyn,J.H. 良好的睡眠，同步EEG-MRI为我们破解睡眠之 (2006).Large-amplitude,spatially correlated fluctuations in BOLD fMRI signals during extended rest and early 谜提供了前所未有的高时空分辨率窗口。睡眠的 sleep stages.Magnetic Resonance Imaging.24(8), 同步研究不仅对意识的研究具有明显而深刻的理 979-992. 论意义，而且对睡眠障碍的诊断和治疗等存在潜 Horovitz,S.G.,Braun,A.R.,Carr,W.S.,Picchioni,D., 在的社会医疗价值。 Balkin,T.J.,Fukunaga,M.,&Duyn,J.H.(2009). Decoupling of the brain's default mode network during 参考文献 deep sleep.Proceedings of the National Academy of 雷旭.(2011).基于贝叶斯理论的EEG-MRI密合技术研究 Sciences of the United States of America,106(27)

第 3 期 雷 旭等: 睡眠的同步 EEG-fMRI 研究述评 455 据采集能力的不断提高, 未来的同步系统将使扫 描腔内睡眠更加舒适。未来硬件以及软件的发展 将会使研究小组能够应用更符合需求的实验设计, 为我们研究睡眠及睡眠功能失调的补偿机制带来 新的研究思路, 有可能出现能够进行整夜记录的 同步 EEG-fMRI 系统。 同步 EEG-fMRI 除了为睡眠这一传统心理学 课题注入了活力, 也为其他心理学研究提供了新 的手段。首先、同步技术为高级脑功能的研究提 供了更高的时空分辨率。由于可以更为精细的观 测脑的动态变化过程, 使得该技术特别适合于研 究脑的高级认知功能。这将有利于我们分解认知 任务的不同加工阶段, 以及在同一加工阶段中区 分不同的功能结构。这将在记忆、决策、创造、 情绪等高级认知功能的研究中发挥重要作用。其 次、该技术有效的保证了多模态研究过程中被试 状态的统一性。同步采集可以保证实验环境、刺 激条件、被试的情绪、警觉水平等参数高度一致。 同步采集还避免了额外的采集时间, 在研究儿 童、老龄化群体等方面具有一定优势。最后、该 技术提供了电生理和功能代谢两个指标, 有利于 结合电生理和功能代谢两方面已有的工作, 将认 知相关的神经生理机制和大脑结构定位相结合, 得到更为明确收敛的证据。 随着在线反馈及后处理算法的不断进步以及 对睡眠的频谱成分和时间成分的深入研究, 40 年 前提出的经典睡眠阶段划分方法(Rechschaffen & Kales, 1968)可能经由未来更加细致的功能亚状态 划分而变得更加完美(Lei et al., 2010; Lei, & Ostwald, et al., 2011; Lei, & Xu, et al., 2011)。fMRI 结合诱发神经活动的实验设计也将会提供关于睡 眠时脑反应的更细微的动态信息。其他的睡眠研 究思路, 比如关注睡眠相关功能在一生中的变化 或者睡眠剥夺以及药理学的调节, 都可以通过这 种神经成像方法来得到研究。人类的健康离不开 良好的睡眠, 同步 EEG-fMRI 为我们破解睡眠之 谜提供了前所未有的高时空分辨率窗口。睡眠的 同步研究不仅对意识的研究具有明显而深刻的理 论意义, 而且对睡眠障碍的诊断和治疗等存在潜 在的社会医疗价值。 参考文献 雷旭. (2011). 基于贝叶斯理论的 EEG-fMRI融合技术研究. 博士毕业论文, 电子科技大学. Bergmann, T. O., Mölle, M., Diedrichs, J., Born, J., & Siebner, H. R. (2012). Sleep spindle-related reactivation of category-specific cortical regions after learning face-scene associations. Neuroimage, 59(3), 2733–2742. Colrain, I. M., & Campbell, K. B. (2007). The use of evoked potentials in sleep research. Sleep Medicine Reviews, 11(4), 277–293. Czisch, M., Wetter, T. C., Kaufmann, C., Pollmacher, T., Holsboer, F., & Auer, D. P. (2002). Altered processing of acoustic stimuli during sleep: Reduced auditory activation and visual deactivation detected by a combined fMRI/EEG study. Neuroimage, 16(1), 251–258. Czisch, M., Wehrle, R., Kaufmann, C., Wetter, T. C., Holsboer, F., Pollmacher, T., & Auer, D. P. (2004). Functional MRI during sleep: BOLD signal decreases and their electrophysiological correlates. European Journal of Neuroscience, 20(2), 566–574. Dang-Vu, T. T., Desseilles, M., Petit, D., Mazza, S., Montplaisir, J., & Maquet, P. (2007). Neuroimaging in sleep medicine. Sleep Medicine, 8(4), 349–372. Dang-Vu, T. T., Schabus, M., Bonjean, M., Boly, M., Darsaud, A., Desseilles, M., … Maquet, P. (2009). EEG/ fMRI correlates of K-complexes and Auditory processing during Non-REM Sleep. Neuroimage, 47, S106. Dang-Vu, T. T., Bonjean, M., Schabus, M., Boly, M., Darsaud, A., Desseilles, M., … Maquet, P. (2011). Interplay between spontaneous and induced brain activity during human non-rapid eye movement sleep. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 108(37), 15438–15443. De Havas, J. A., Parimal, S., Soon, C. S., & Chee, M. W. L. (2012). Sleep deprivation reduces default mode network connectivity and anti-correlation during rest and task performance. Neuroimage, 59(2), 1745–1751. Duyn, J. H. (2012). EEG-fMRI methods for the study of brain networks during sleep. Frontiers in Neurology, 3, 100. Fukunaga, M., Horovitz, S. G., van Gelderen, P., de Zwart, J. A., Jansma, J. M., Ikonomidou, V. N., … Duyn, J. H. (2006). Large-amplitude, spatially correlated fluctuations in BOLD fMRI signals during extended rest and early sleep stages. Magnetic Resonance Imaging, 24(8), 979–992. Horovitz, S. G., Braun, A. R., Carr, W. S., Picchioni, D., Balkin, T. J., Fukunaga, M., & Duyn, J. H. (2009). Decoupling of the brain's default mode network during deep sleep. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 106(27)

456 心理科学进展 第21卷 11376-11381 human sleep by positron emission tomography.Journal of Jahnke,K.,von Wegner,F.,Morzelewski,A..Borisov,S., Sleep Research.9(3),207-231. Maischein,M.,Steinmetz,H.,Laufs,H.(2012).To Mulert,C.,Lemieux,L.(2010).EEG-fMRI:Physiological wake or not to wake?The two-sided nature of the human Basis,Technique and Applications.Berlin:Springer- K-complex.Neuroimage,59(2),1631-1638. Verlag. Kaufmann,C.,Wehrle,R.,Wetter,T.C.,Holsboer,F.,Auer, Nir,Y.,Staba,R.J.,Andrillon,T.,Vyazovskiy,V.V.,Cirelli, D.P,Pollmacher,T&Czisch,M.(2006).Brain C.,Fried,I.,&Tononi,G.(2011).Regional slow waves activation and hypothalamic functional connectivity and spindles in human sleep.Neuron.70(1),153-169. during human non-rapid eye movement sleep:An EEG/ Nofzinger,E.A.(2005).Neuroimaging and sleep medicine. fMRI study.Brain,129(3),655-667. Sleep Medicine Reviews,9(3),157-172. Kaufmann,C.,Wehrle,R.,Wetter,T.C.,Holsboer,F.,Auer, Olbrich,S.,Mulert,C.,Karch,S.,Trenner,M.,Leicht,G, D.P.,Pollmacher,T.,Czisch,M.(2006).Brain Pogarell,O.,&Hegerl,U.(2009).EEG-vigilance and activation and hypothalamic functional connectivity BOLD effect during simultaneous EEG/fMRI during human non-rapid eye movement sleep:An EEG/ measurement.Neuroimage.45(2),319-332 fMRI study.Brain,129(3),655-667. Portas,C.M.,Krakow,K.,Allen,P.,Josephs,O.,Armony,J. Khubchandani,M.,Jagannathan,N.R.,Mallick,H.N.,& L.,&Frith,C.D.(2000).Auditory processing across the Kumar,V.M.(2005).Functional MRI shows activation of sleep-wake cycle:Simultaneous EEG and fMRI the medial preoptic area during sleep.Neuroimage.26(1), monitoring in humans.Neuron,28(3),991-999. 29-35. Rasch,B.,Bochel,C..Gais,S.,Born,J.(2007).Odor cues Laufs,H.,Daunizeau,J.,Carmichael,D.W.,Kleinschmidt, during slow-wave sleep prompt declarative memory A.(2008). Recent advances in recording consolidation.Science.315(5817),1426-1429. electrophysiological data simultaneously with magnetic Rechschaffen,A.,Kales,A.(1968).A manual of resonance imaging.Neuroimage,40(2),515-528. standardized terminology.techniques and scoring system Lei,X.,Qiu,C.,Xu,P.,&Yao,D.Z.(2010).A parallel for sleep stages of human subjects (p.204).Los Angeles: framework for simultaneous EEG/fMRI analysis: Brain Information Service/Brain Research Institute, Methodology and simulation.Neuroimage. 52(3) University of California. 1123-1134. Redcay,E.,Kennedy,D.P.,Courchesne,E.(2007).fMRI Lei,X.,Luo,C.,Yao,D.Z.(2011).Imaging epileptic during natural sleep as a method to study brain function networks using spatial-temporal EEG-fMRI fusion. during early childhood.Neuroimage.38(4),696-707. International Journal of Bioelectromagnetism.13(4) Schabus,M.,Dang-Vu,T.T.,Albouy,G.,Balteau,E.,Boly, 249-254. M.,Carrier,J.,...Maquet,P.(2007).Hemodynamic Lei,X.,Ostwald,D.,Hu,J.H.,Qiu,C.,Porcaro,C., cerebral correlates of sleep spindles during human Bagshaw,A.P.,Yao,D.Z.(2011).Multimodal non-rapid eye movement sleep.Proceedings of the functional network connectivity:An EEG-fMRI fusion in National Academy of Sciences of the United States of network space.Plos One.6(9),e24642. America,10432),13164-13169. Lei,X.,Xu,P.,Luo,C.,Zhao,J.P.,Zhou,D.,Yao,D.Z. Smith,S.M.,Fox,P.T.,Miller,K.L.,Glahn,D.C.,Fox,P. (2011).fMRI functional networks for EEG source imaging M.,Mackay,C.E.,...Beckmann,C.F.(2009). Human Brain Mapping.32(7),1141-1160. Correspondence of the brain's functional architecture Lei,X.,Valdes Sosa,P.,Yao,D.Z.(2012).EEG/fMRI during activation and rest.Proceedings of the National fusion based on independent component analysis: Academy of Sciences of the United States of America. Integration of data-driven and model-driven methods. 106(31),13040-13045. Journal of Integrative Neuroscience,11(3),313-337. Tamminen,J.,Payne,J.D.,Stickgold,R.,Wamsley,E.J., Llinas,R.R.,&Pare,D.(1991).Of dreaming and Gaskell,M.G.(2010).Sleep spindle activity is associated wakefulness.Neuroscience.44(3),521-535 with the integration of new memories and existing Lovblad,K.O.,Thomas,R.,Jakob,P.M.,Scammell,T., knowledge.Journal of Neuroscience.30(43), Bassetti,C.,Griswold,M.,..Warach,S.(1999).Silent 14356-14360. functional magnetic resonance imaging demonstrates focal Tanaka,H.,Fujita,N.,Takanashi,M.,Hirabuki,N., activation in rapid eye movement sleep.Neurology,53(9), Yoshimura,H.,Abe,K.,Nakamura,H.(2003).Effect of 2193-2195. stage I sleep on auditory cortex during pure tone Maquet,P.(2000).Functional neuroimaging of normal stimulation:Evaluation by functional magnetic resonance

456 心 理 科 学 进 展 第 21 卷 11376–11381. Jahnke, K., von Wegner, F., Morzelewski, A., Borisov, S., Maischein, M., Steinmetz, H., & Laufs, H. (2012). To wake or not to wake? The two-sided nature of the human K-complex. Neuroimage, 59(2), 1631–1638. Kaufmann, C., Wehrle, R., Wetter, T. C., Holsboer, F., Auer, D. P., Pollmächer, T., & Czisch, M. (2006). Brain activation and hypothalamic functional connectivity during human non-rapid eye movement sleep: An EEG/ fMRI study. Brain, 129(3), 655–667. Kaufmann, C., Wehrle, R., Wetter, T. C., Holsboer, F., Auer, D. P., Pollmächer, T., & Czisch, M. (2006). Brain activation and hypothalamic functional connectivity during human non-rapid eye movement sleep: An EEG/ fMRI study. Brain, 129(3), 655–667. Khubchandani, M., Jagannathan, N. R., Mallick, H. N., & Kumar, V. M. (2005). Functional MRI shows activation of the medial preoptic area during sleep. Neuroimage, 26(1), 29–35. Laufs, H., Daunizeau, J., Carmichael, D. W., & Kleinschmidt, A. (2008). Recent advances in recording electrophysiological data simultaneously with magnetic resonance imaging. Neuroimage, 40(2), 515–528. Lei, X., Qiu, C., Xu, P., & Yao, D. Z. (2010). A parallel framework for simultaneous EEG/fMRI analysis: Methodology and simulation. Neuroimage, 52(3), 1123–1134. Lei, X., Luo, C., & Yao, D. Z. (2011). Imaging epileptic networks using spatial-temporal EEG-fMRI fusion. International Journal of Bioelectromagnetism, 13(4), 249–254. Lei, X., Ostwald, D., Hu, J. H., Qiu, C., Porcaro, C., Bagshaw, A. P., & Yao, D. Z. (2011). Multimodal functional network connectivity: An EEG-fMRI fusion in network space. Plos One, 6(9), e24642. Lei, X., Xu, P., Luo, C., Zhao, J. P., Zhou, D., & Yao, D. Z. (2011). fMRI functional networks for EEG source imaging. Human Brain Mapping, 32(7), 1141–1160. Lei, X., Valdes Sosa, P., & Yao, D. Z. (2012). EEG/fMRI fusion based on independent component analysis: Integration of data-driven and model-driven methods. Journal of Integrative Neuroscience, 11(3), 313–337. Llinás, R. R., & Paré, D. (1991). Of dreaming and wakefulness. Neuroscience, 44(3), 521–535. Lövblad, K. O., Thomas, R., Jakob, P. M., Scammell, T., Bassetti, C., Griswold, M., … Warach, S. (1999). Silent functional magnetic resonance imaging demonstrates focal activation in rapid eye movement sleep. Neurology, 53(9), 2193–2195. Maquet, P. (2000). Functional neuroimaging of normal human sleep by positron emission tomography. Journal of Sleep Research, 9(3), 207–231. Mulert, C., & Lemieux, L. (2010). EEG-fMRI: Physiological Basis, Technique and Applications. Berlin: Springer￾Verlag. Nir, Y., Staba, R. J., Andrillon, T., Vyazovskiy, V. V., Cirelli, C., Fried, I., & Tononi, G. (2011). Regional slow waves and spindles in human sleep. Neuron, 70(1), 153–169. Nofzinger, E. A. (2005). Neuroimaging and sleep medicine. Sleep Medicine Reviews, 9(3), 157–172. Olbrich, S., Mulert, C., Karch, S., Trenner, M., Leicht, G., Pogarell, O., & Hegerl, U. (2009). EEG-vigilance and BOLD effect during simultaneous EEG/fMRI measurement. Neuroimage, 45(2), 319–332. Portas, C. M., Krakow, K., Allen, P., Josephs, O., Armony, J. L., & Frith, C. D. (2000). Auditory processing across the sleep-wake cycle: Simultaneous EEG and fMRI monitoring in humans. Neuron, 28(3), 991–999. Rasch, B., Büchel, C., Gais, S., & Born, J. (2007). Odor cues during slow-wave sleep prompt declarative memory consolidation. Science, 315(5817), 1426–1429. Rechschaffen, A., & Kales, A. (1968). A manual of standardized terminology, techniques and scoring system for sleep stages of human subjects (p. 204). Los Angeles: Brain Information Service/Brain Research Institute, University of California. Redcay, E., Kennedy, D. P., & Courchesne, E. (2007). fMRI during natural sleep as a method to study brain function during early childhood. Neuroimage, 38(4), 696–707. Schabus, M., Dang-Vu, T. T., Albouy, G., Balteau, E., Boly, M., Carrier, J., … Maquet, P. (2007). Hemodynamic cerebral correlates of sleep spindles during human non-rapid eye movement sleep. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 104(32), 13164–13169. Smith, S. M., Fox, P. T., Miller, K. L., Glahn, D. C., Fox, P. M., Mackay, C. E., … Beckmann, C. F. (2009). Correspondence of the brain's functional architecture during activation and rest. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 106(31), 13040–13045. Tamminen, J., Payne, J. D., Stickgold, R., Wamsley, E. J., & Gaskell, M. G. (2010). Sleep spindle activity is associated with the integration of new memories and existing knowledge. Journal of Neuroscience, 30(43), 14356–14360. Tanaka, H., Fujita, N., Takanashi, M., Hirabuki, N., Yoshimura, H., Abe, K., & Nakamura, H. (2003). Effect of stage 1 sleep on auditory cortex during pure tone stimulation: Evaluation by functional magnetic resonance

第3期 雷旭等：睡眠的同步EEG-fMRI研究述评 457 imaging with simultaneous EEG monitoring.American functional magnetic resonance imaging study.Neuroreport, Journal of Neuroradiology,24(10),1982-1988. 168)853-857. Valdes-Sosa,P.A.,Sanchez-Bornot,J.M.,Sotero,R.C.,Iturria- Wehrle,R.,Kaufmann,C.,Wetter,T.C.,Holsboer,F.,Auer, Medina,Y.,Aleman-Gomez,Y.,Bosch-Bayard,J.,...Ozaki, D.P.,Pollmacher,T.,Czisch,M.(2007).Functional T.(2009).Model driven EEG/fMRI fusion of brain microstates within human REM sleep:First evidence from oscillations.Human Brain Mapping.30(9),2701-2721. fMRI of a thalamocortical network specific for phasic Van der Helm,E.,Yao,J.,Dutt,S.,Rao,V.,Saletin,J.M., REM periods.European Journal of Neuroscience,25(3), Walker,M.P.(2011).REM Sleep Depotentiates Amygdala 863-871. Activity to Previous Emotional Experiences.Current Wilke,M.,Holland,S.K.,Ball,W.S.,Jr.(2003). B1olog21(23).2029-2032. Language processing during natural sleep in a 6-year-old Wehrle,R.,Czisch,M.,Kaufmann,C.,Wetter,T.C., boy,as assessed with functional MR imaging.American Holsboer,F,Auer,D.P.,&Pollmacher,T.(2005).Rapid Journal of Neuroradiology.24(1),42-44. eye movement-related brain activation in human sleep:A A Survey of Simultaneous EEG-fMRI on Sleep LEI Xu2,LIU Huan'2;LI Hong!23 (School of Psychology,Southwest University,Chongqing,400715,China) (Key Laboratory of Cognition and Personality,Chongqing,400715,China) Liaoning Normal University,Liaoning,116029,China) Abstract:Simultaneous EEG-fMRI integrates the complementary advantages of high-temporal-resolution EEG and high-spatial-resolution fMRI.As the traditional electrophysiological method was employed to sleep staging and event potential recording,simultaneous EEG-fMRI provides a non-invasive multimodal measurement of sleep and may clarify the cognition process in different consciousness condition.This review provides the recent development in spontaneous activity and sensory processing during sleep.We discussed some specific topics in sleep investigation,such as hardware,subjective and data process problems.The application of simultaneous EEG-fMRI has profound significance for elucidating the neural mechanism of conscious state conversion,and will provide new ideas for the diagnosis and treatment of the sleep disorders. Key words:multimodal;simultaneous EEG-fMRI;rapid-eye-movement sleep;non rapid-eye-movement sleep

第 3 期 雷 旭等: 睡眠的同步 EEG-fMRI 研究述评 457 imaging with simultaneous EEG monitoring. American Journal of Neuroradiology, 24(10), 1982–1988. Valdes-Sosa, P. A., Sanchez-Bornot, J. M., Sotero, R. C., Iturria￾Medina, Y., Aleman-Gomez, Y., Bosch-Bayard, J., … Ozaki, T. (2009). Model driven EEG/fMRI fusion of brain oscillations. Human Brain Mapping, 30(9), 2701–2721. Van der Helm, E., Yao, J., Dutt, S., Rao, V., Saletin, J. M., & Walker, M. P. (2011). REM Sleep Depotentiates Amygdala Activity to Previous Emotional Experiences. Current Biology, 21(23), 2029–2032. Wehrle, R., Czisch, M., Kaufmann, C., Wetter, T. C., Holsboer, F., Auer, D. P., & Pollmächer, T. (2005). Rapid eye movement-related brain activation in human sleep: A functional magnetic resonance imaging study. Neuroreport, 16(8), 853–857. Wehrle, R., Kaufmann, C., Wetter, T. C., Holsboer, F., Auer, D. P., Pollmächer, T., & Czisch, M. (2007). Functional microstates within human REM sleep: First evidence from fMRI of a thalamocortical network specific for phasic REM periods. European Journal of Neuroscience, 25(3), 863–871. Wilke, M., Holland, S. K., & Ball, W. S., Jr. (2003). Language processing during natural sleep in a 6-year-old boy, as assessed with functional MR imaging. American Journal of Neuroradiology, 24(1), 42–44. A Survey of Simultaneous EEG-fMRI on Sleep LEI Xu1,2; LIU Huan1,2; LI Hong1,2,3 ( 1 School of Psychology, Southwest University, Chongqing, 400715, China) ( 2 Key Laboratory of Cognition and Personality, Chongqing, 400715, China) ( 3 Liaoning Normal University, Liaoning, 116029, China) Abstract: Simultaneous EEG-fMRI integrates the complementary advantages of high-temporal-resolution EEG and high-spatial-resolution fMRI. As the traditional electrophysiological method was employed to sleep staging and event potential recording, simultaneous EEG-fMRI provides a non-invasive multimodal measurement of sleep and may clarify the cognition process in different consciousness condition. This review provides the recent development in spontaneous activity and sensory processing during sleep. We discussed some specific topics in sleep investigation, such as hardware, subjective and data process problems. The application of simultaneous EEG-fMRI has profound significance for elucidating the neural mechanism of conscious state conversion, and will provide new ideas for the diagnosis and treatment of the sleep disorders. Key words: multimodal; simultaneous EEG-fMRI; rapid-eye-movement sleep; non rapid-eye-movement sleep