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)