功能磁共振成像技术及其在运动心理学研究中的应用
2011-08-15陈爱国席嘉辰殷恒婵颜军
陈爱国 席嘉辰 殷恒婵 颜军
1 扬州大学体育学院(江苏扬州 225009)2 北京师范大学体育与运动学院
20世纪90年代初出现的功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)将神经活动和高分辨率磁共振成像技术完美结合,既可清晰、准确地显示脑组织解剖结构,也可通过对脑血流、脑血氧代谢等的观察,了解人行为活动时脑的各种功能活动,尤其是脑的高级活动情况。fMRI结合功能、解剖和影像三方面因素,为磁共振成像从单一形态学研究到与功能相结合的系统研究提供强有力的技术支持;同时该技术具有无创伤性、无放射性、可重复性、较高的时间和空间分辨率、可准确定位脑功能区等特点,已在认知和心理学等科学领域显示了广阔的应用前景,并取得了丰硕的研究成果[1-3]。
近年来,国外一些研究者已把功能磁共振成像技术应用到运动心理学的研究中,用于探索体育运动行为的脑活动特点,为阐明体育运动中心理现象的机制提供了有力的手段,极大地推动了运动心理学理论和应用研究的发展。fMRI可为运动心理学研究增加新的数据和资料,但前提条件是研究人员需要认清这项技术的原理、实验设计、数据分析特点以及如何利用这项技术开展运动心理学研究。因此,本文就功能磁共振成像的原理、实验设计以及数据分析进行介绍,并对国外功能磁共振成像技术在运动心理学研究中的应用进行综述,以帮助国内运动心理学研究者了解功能磁共振成像技术,使用该技术开展研究,推动运动心理学的发展。
1 功能磁共振成像技术概述
1.1 磁共振成像原理
原子核如1H、13C、23Na、31P等具有磁矩,是具有一定磁旋比的自旋体系,当处于一外加匀强磁场(又称主磁场或静磁场,用矢量B0表示)中,其在自旋的同时,又沿主磁场B0方向进动(precession),进动频率(又称Larmor频率)与主磁场强度B0成正比。若以Larmor频率施加射频脉冲,其不同磁能之间会发生共振跃迁,即核磁共振,出现短暂的“相位同步”(phase coherence or in phase)。射频脉冲停止后,原子核群又自发回复到平衡状态,此过程称之为“核磁驰豫”,其过程分别用纵向驰豫时间(T1)和横向驰豫时间(T2)描述。人体组织中1H含量丰富,而氢核只含有一个质子,不含有中子,结构简单,磁性强,最不稳定,最易受外加磁场的影响而发生核磁共振,所以主要利用1H质子进行磁共振成像。人体不同组织具有不同的氢核密度、纵向驰豫时间T1和横向驰豫时间T2,若在主磁场B0上叠加一梯度磁场,利用这些参数获得体内组织的静态结构图像,就是传统的磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)。
1.2 功能磁共振成像基础
fMRI是在MRI基础上发展起来的。广义上的fMRI主要包括4种:脑灌注MRI(perfusion MRI)、脑弥散MRI(diffusion MRI)、磁共振波谱分析以及功能活动(task activation)MRI。而狭义上的fMRI仅指功能活动MRI,是目前人们用MRI方法研究大脑功能活动最主要的方法。它是利用特定的任务刺激,造成脑部局部血流量明显增加——血氧水平依赖效应(Blood-Oxygen Level-Dependent,BOLD)而表现为相应脑部激活反应的功能图像。
1.2.1 功能磁共振成像原理
1990年,Ogawa等人根据脑功能活动区氧合血红蛋白(HbO2)含量的增加导致磁共振信号增强的原理得到人脑的功能性磁共振图像[4],即血氧水平依赖的脑功能成像(Blood-Oxygen Level-Dependent fMRI,BOLD fMRI)。由于血液动力学反应与脑神经活动之间存在着紧密的联系,BOLD fMRI信号与局部脑血流、氧合血红蛋白(HbO2)和脱氧血红蛋白(dHb)含量密切相关。当被特定的任务(如视觉、运动等)刺激后,可激活相应的脑功能区,从而引起局部脑血流量和氧交换量增加,氧的供应量大于消耗量,导致氧合血红蛋白含量增加,脱氧血红蛋白含量降低。脱氧血红蛋白具有顺磁特性[5],可使组织毛细血管内外出现非均匀性的磁场,从而加快质子的失相位,缩短T2驰豫时间,导致T2加权信号降低。因此当脱氧血红蛋白含量减少时可促使局部的T2加权信号增强,从而获得相应激活脑区的功能成像图[6,7]。
BOLD成像的基本过程是通过外在的、有规律的任务与静息两种状态的交互刺激,经转换获得一系列动态原始图像,通过设定阈值,对两种状态下的原始图像进行匹配减影,用相关图像处理技术重建功能激活图像。
1.2.2 功能磁共振成像实验设计
fMRI实验设计主要有两种类型:一是组块设计(block design);二是事件相关设计(event related)。fMRI组块设计主要采用基于认知减法范式的“基线-任务刺激”模式,其特点是以组块的形式呈现刺激,在每一个组块内,同一类型的刺激连续、反复呈现。一般至少需要两种类型的刺激,其中一类是任务(task)刺激,另一类是控制(control)刺激。通过对任务刺激和控制刺激引起的脑局部血氧反应的对比,了解与任务相关的脑区活动,常用于功能定位实验中。采用这种方法能够得到脑的激活图或统计参数图。
fMRI事件相关设计(或称单次实验,single trial)是一次只给一个刺激,经过一段时间间隔再进行下一次相同或不同的刺激。它的关键在于单次刺激或行为事件所引发的血氧反应。刺激呈现后,BOLD信号逐渐增强,达到峰值后又缓慢回到基线。其具有随机化设计,基于实验任务和被试反应的选择性处理,可提高脑局部活动的反应等优点。
1.2.3 功能磁共振成像图像采集与处理
fMRI实验的图像采集包括功能图像采集和解剖图像采集两个步骤。功能图像扫描与刺激任务同步进行,用来探测刺激任务在被试脑中引起的神经活动的相关信息(区域、时间、强度等),即BOLD 信号。功能图像数据采集一般使用EPI梯度回波(echo plannar imaging,EPI)脉冲序列。由于功能像的分辨率和信噪比都较低,在完成功能像扫描之后,还需要扫描一幅与功能像位置完全相同的高分辨率T1图像,从而把功能像得到的脑区激活信息对应到相应的解剖位置上。普通自旋回波(spin echo)脉冲序列用于高分辨率解剖图像(T1图像)扫描。T1图像与功能图像扫描的层数和层位置均须保持一致。
fMRI实验的图像数据处理过程比较复杂,主要分为图像预处理和统计处理两部分。预处理包括校正、配准、归一化和平滑等。统计处理包括通过设定阈值对两种状态下的原始像进行匹配减影,减影图像经过像素平均化处理后,使用统计方法重建可信的功能激发图像。目前常用的统计方法主要是相关分析、t检验等。通过这些后处理不但可以提高实验结果可信度,还可有效消除部分图像伪影。
目前,AFNI、FSL和在Matlab软件包上开发的软件系统SPM,是国际上应用最多的脑功能成像数据处理软件,它们都配置了图形界面,脑功能图像处理过程中的数据重建、配准和标准化都可以非常简单地完成。另外,这些处理系统都具有开放式平台,给用户留有接口,用户可根据自身研究需要,采用不同计算机语言进行编程。
2 功能磁共振成像技术在运动心理学研究中的应用
作为发展最为迅速、应用前景最为广阔的脑功能成像技术,fMRI已在脑科学、生命科学等领域的应用中获得了巨大成功,取得了很多突破性的研究成果。国内外一些运动心理学研究者也利用功能磁共振成像技术开展了一些研究,主要研究领域有:运动训练与脑可塑性、运动表象的脑机制和体育锻炼心理健康效应的脑机制等。
2.1 运动训练与脑可塑性
脑可塑性就是中枢神经系统的可塑性,包括结构可塑性和功能可塑性。脑可塑性并不是自发产生的,而是受经验、损伤、训练等许多因素的影响。运动技能学习和训练是指一系列提高动作速度、准确性、自动化水平和适应性等动作效率指标的内部过程,是感觉和动作信息进行重组和整合的中枢神经系统的复杂活动[8]。fMRI为研究运动训练与脑可塑性变化的关系提供了一个新视角,该领域的研究范式为通过使用fMRI对高水平运动训练个体脑结构和执行多种任务脑活动进行观察,并将观察结果与普通人相对比,可以揭示长期运动训练者不同于普通人的脑结构和脑功能活动模式等。
运动训练可引起脑结构可塑性变化。Maguire对伦敦出租车司机大脑结构像进行研究,发现其大脑海马后部的灰质体积显著大于普通人[9]。对音乐家大脑可塑性的研究也发现,经过专业训练的乐器演奏者的大脑结构不同于一般人,其脑结构发生了与专业技能训练相关的可塑性变化[10,11]。此外,3个月甚至短暂1周的接抛球杂耍训练后,学习杂耍者主要负责运动信息存储与加工处理的脑区(如颞中区、顶内沟)的灰质容量均出现了显著的双侧扩展[12,13]。这些结果均表明,通过训练可引起脑结构可塑性变化,大脑神经系统的神经信号传导速度得以提高,进而改善了行为表现。魏高峡等人采用功能磁共振技术,对我国极具金牌优势的跳水项目运动员进行了大脑结构的探索性研究。该研究选取了年龄在13~17岁、国家健将级、平均训练10年以上的优秀跳水运动员,同时选取了在性别、年龄、体重、人数等人口学因素上与之严格匹配的中学生进行对照研究。结果发现,优秀跳水运动员双侧丘脑和左侧运动前区(BA6)上的灰质密度显著高于普通人[14],证实了运动训练对大脑结构可塑性的影响。
运动训练可引起大脑功能可塑性变化。Ross等人使用功能磁共振技术研究不同技术水平高尔夫球选手表象挥杆动作的脑功能活动异同,发现高尔夫球选手技术水平越高,其辅助运动区(supplementary motor area, SMA)、小脑(cerebellum)和基底节(basal ganglia)等相关脑区域激活程度越低[15]。Milton等人采用专家—新手研究范式,使用功能磁共振技术比较两组被试完成击球前例行动作(Pre-shot routine)表象时的大脑激活异同,新手和专家都激活顶上小叶(superior parietal lobule)、背外侧运动前区(dorsal lateral premotor area)和枕叶(occipital area),且新手高于专家,新手还激活后扣带回(cingulate gyrus)、杏仁核—前脑复合体(amygdalaforebrain complex)和基底节[16]。基于以上研究结果,一些研究者提出新手的脑区激活强度比专家高,且激活区域范围广的观点。认为长期训练的专家,随着运动技能水平提高,形成了集中和高效的任务相关脑活动网络,而新手却很难过滤不相关信息,导致激活更多的脑区。但是最近出现的一些研究结果却不支持这种观点。Wei 等采用专家—新手研究范式,使用功能磁共振技术比较国家健将级跳水运动员和普通人动觉表象的大脑激活区异同,研究发现在表象跳水动作时,国家健将级跳水运动员海马旁回(parahippocampus)脑区较普通人显著激活,并认为该特异性脑激活特征是运动员经过多年训练表现出来的与技能有关的优化网络模式[17],即表现为新手的脑区激活比专家低。而Kim等人采用专家—新手研究范式,使用功能磁共振技术比较奥运金牌获得者和新学习者放箭前瞄准期大脑激活区的异同。研究发现,专家和新手均激活前、后扣带回,而专家在枕中回(occipital gyrus)、颞上回(temporal gyrus)脑区的激活程度高于新手,在额叶区(frontal area)的激活程度低于新手[18]。即表现为专家的脑区激活在一些区域高于新手,但在另一些区域低于新手。综上所述,已有研究结果表明,运动训练会引起大脑功能变化,但是对于运动训练究竟会导致哪些相关脑区激活、激活程度如何,目前还没有统一的结论,主要原因可能与研究的对象、运动项目和动作技能水平等不同有关。
综上,应用fMRI的研究结果初步表明,运动训练可影响大脑可塑性的变化(包括脑结构和功能的变化),这为深入了解运动技能与脑结构和功能特征的关系提供了重要依据。未来研究如果能揭示某一运动技能特征性的脑结构和脑活动网络,以及影响该特征性脑结构和脑活动网络发展和形成的因素将为评价运动员技能水平,以及选择最佳的策略来促进运动员技能水平提高提供更为科学的依据。因此,未来采用fMRI关于运动训练与大脑可塑性的研究应该着重于:同一项目不同技能水平(如三级、二级、一级、国家级和国际健将级等)运动员的脑结构和功能活动网络特征,同一级别不同运动项目(如篮球、拳击、射击、马拉松等)运动员的脑结构和功能活动网络特征,某一群体(如儿童等)运动技能习得的各阶段脑结构和功能活动网络特征的追踪研究,不同运动训练方法和策略对大脑可塑性的影响等。
2.2 运动表象的脑机制
运动表象是指在没有任何肢体运动情况下,大脑对运动执行的排演。运动表象需要在动作准备和执行中有大脑区域的意识活动,但同时禁止实际动作自发的发生[19]。随着大脑成像技术的发展,特别是fMRI技术的发展,近几年对运动表象的脑机制研究越来越多。大量的研究表明:在运动表象中,大脑激活区域与实际运动执行的激活区域有很大部分的重叠,很多脑区如辅助运动区、运动前区(premotor cortex)、主运动皮层(Primary motor cortex,M1)、小脑等不仅与实际运动有关,也与运动表象有关;在运动表象的所有激活区中,辅助运动区是激活最强烈的区域,在运动表象任务和复杂运动的控制过程中起着重要作用,并且参与了运动的准备过程[20-22]。
目前,随着运动表象脑激活定位的研究以及fMRI数据处理方法和技术的发展,研究者开始深入探测运动表象的脑机制,对运动表象脑功能网络的研究也逐渐成为焦点。Solodkin等人利用结构方程模型(structural equation modeling,SEM)计算运动执行、运动表象、视觉表象的脑功能网络,通过划定几个运动表象特定的激活脑区为感兴趣区域,然后计算各感兴趣区域间的功能网络,发现运动表象的脑功能网络包括以下脑区:辅助运动区,主运动区,侧背部运动前区(lateral dorsal premotor cortex,LPMC),第一和第二感觉区,顶上小叶,顶内沟(intraparietal sulcus,PAR)和小脑[23]。Kasess等人利用动态因果模型(dynamic causal modeling,DCM),以辅助运动区和主运动区为交点,研究两脑区在运动表象中的相互作用,发现大脑执行运动表象时,辅助运动区对大脑主运动区的活动有抑制作用[26]。但是,在运动表象过程中,究竟辅助运动区与大脑其他区域是否存在功能连接关系,其功能网络是如何的,这些问题仍有待解决。
综上,已有研究初步揭示了运动表象的脑功能定位和脑功能网络,同时,越来越多的运动心理学研究证实,运动表象对于运动技能学习和训练有非常重要的积极作用,并且对伤后恢复运动功能也有很大的帮助[24,25]。然而,目前以上运动表象积极效应的相关脑机制问题尚不清楚,因此,借助fMRI技术进一步揭示运用运动表象掌握运动技能以及伤后恢复运动功能的相关脑机制问题非常有价值。
2.3 体育锻炼心理健康效应的脑机制
大量运动心理学研究表明,体育锻炼能产生积极的心理健康效应(如锻炼时或锻炼后所产生的认知改善、良好情绪体验等)。任何一种心理现象,简单或复杂,都是以神经系统尤其大脑的活动为基础的。同样,体育锻炼产生的心理效应是脑的机能,是脑对体育锻炼的反应。现阶段的大多数研究仅是描述性的,对体育锻炼产生心理健康效应的内在机制还存在争议,脑机制研究少。
fMRI技术为研究体育锻炼心理健康效应的脑机制提供了可能和有力的手段,近年来已出现一些使用fMRI技术探索体育锻炼改善老年人认知效应脑机制的研究。Colcombe等使用磁共振技术扫描脑部结构,发现在排除年龄、教育等相关因素后,老年人心肺功能健康水平与其认知功能相关脑区(脑前额叶、颞叶及顶叶)的灰质和白质容量成正相关;由于体育锻炼能提高心肺功能健康水平,研究者在结论部分指出该研究间接揭示了体育锻炼对认知改善效应的脑机制[27]。Jacini等通过磁共振技术扫描脑部结构,发现训练年限10年以上的跆拳道运动员的与认知功能相关脑区的灰质密度增加[28]。Colcombe等使用完全随机实验设计,通过磁共振技术扫描脑部结构,发现与对照组比较,6个月有氧运动组老年人的与认知功能相关脑区(前额叶、颞叶及顶叶)的灰质和白质容量显著增加[29],从脑结构变化的角度初步揭示了体育锻炼改善认知的脑机制。Colcombe等使用完全随机实验设计,采用fMRI方法检测老年人6个月体育锻炼前后完成f anker task(一种测量认知功能的任务)时脑区激活的特征,结果发现6个月有氧运动能提高老年人的认知功能,其主要机制是通过降低前扣带回激活水平,提高中前脑回(the middle frontal gyrus,MFG)和顶上小叶等相关脑区激活水平[30]。该研究从脑功能变化的角度揭示了体育锻炼改善认知的脑机制。
以上借助于fMRI技术的研究结果表明,体育锻炼能够通过改善大脑相关脑区结构和功能改善老年人认知水平,为认识体育锻炼改善认知效应的脑机制提供了直接和坚实的证据。但要全面揭示体育锻炼心理健康效应的脑机制,还有许多问题值得深入研究:体育锻炼对其他心理健康维度(如情绪、意志等)影响的脑机制研究;研究对象需要拓宽,不仅应关注老年人,也应关注其他人群,特别是处于身心发展关键期的儿童青少年;体育锻炼方案的项目、强度、持续时间和频率各变量及其交互作用影响心理健康的脑机制等。
3 小结
fMRI技术具有无创伤性、无放射性、可重复性、较高的时间和空间分辨率、可定位和定量检测人脑的活动等特点,国内外借助fMRI技术在运动训练与脑可塑性、运动表象的脑机制和体育锻炼心理健康效应的脑机制等领域进行了初步探索,发现了一些有价值的成果,显示了该技术在运动心理学研究领域广阔的应用前景。相信借助fMRI 技术在运动心理学领域进行深入研究,将会有新的重要发现和重大突破,推动运动心理学的发展。
[1] 刘昌,翁旭初. 人脑功能磁共振成像及其在认知神经科学研究中的应用. 生理科学进展,1999,30(1):84-90.
[2] 李恩中. 功能磁共振成像在认知神经科学中的应用.计算机科学与探索,2008,2(6):589-600.
[3]Gonzalez R,Berman MG. The value of brain imaging in psychological research. 心理学报,2010,42(1):111-119.
[4]Ogawa S,Lee TM,Kay AR,et al. Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Proc Natl Acad Sci USA,1990,87(24):9868-9872.
[5]Thulborn KR,Waterton JC,Matthews PM,et al. Oxygenation dependence of the transverse relaxation time of water protons in whole blood at high f eld. Biochem Biophys Acta,1982,714(2):265-270.
[6]Ogawa S,Tank DW,Menon R,et al. Intrinsic signal changes accompanying sensory stimulation:functional brain mapping with magnetic resonance imaging. Proc Natl Acad Sci USA,1992,89(13):5951-5955.
[7]Kwong KK,Belliveau JW,Chesler DA,et al. Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation. Proc Natl Acad Sci USA,1992,89(12):5675-9567.
[8]Lisberger SG. The neural basis for learning of simple motor skills. Science,1988,242(4):728-735.
[9]Maguire EA,Spiers HJ,Good CD,et al. Navigation exertise and the human hippocampus:A structural brain imaging analysis. Hippocampus,2003,13:250-259.
[10]Gaswe C,Schlaug G. Brain structures differ between musicians and non-musicians. J Neurosci,2003,23:9240-9245.
[11]Sluming V,Barrrick T,Howard M,et al. Voxel-based morphometry reveals increased gray matter density in Broca’s area in male symphony orchestra musicians. Neuroimage,2002,17:1613-1622.
[12]Draganski B,Gaser C,Busch V,et al. Neuroplasticity:changes in grey matter induced by training. Nature,2004,427:311-312.
[13]Scholz,J,Klein,MC,Behrens,TE,et al. Training induces changes in white–matte architecture. Nat Neurosci,2009,12(11):1370-1371.
[14]魏高峡,罗劲,李佑发. 基于神经成像技术的青少年大脑发育研究. 自然科学进展,2009,19(7):718-723.
[15]Ross JS,Tkach J,Ruggieri PM,et al. The mind’s eye:functional MR imaging evaluation of golf motor imagery. Am J Neuroradiol,2003,24(6):1036-1044.
[16]Milton J,Solodkin A,Hluštík,et al. The mind of expert motor performance is cool and focused. Neuroimage,2007,35(2):804-813.
[17]Wei G,Luo J. Sport expert’s motor imagery:Functional imaging of professional motor skills and simple motor skills. Brain Res,2010,23,1341:52-62.
[18]Kim J,Lee HM,Kim WJ,et al. Neural correlates of pre-performance routines in expert and novice archers. Neurosci Lett,2008,445:236-241.
[19]Jeannerod M. Mental imagery in the motor context. Neuropsychologia,1995,33:1419-1432.
[20]Gerardin E,Sirigu A,Lehericy S,et al. Partially overlapping neural networks for real and imagined hand movements. Cereb Cortex,2000,10(11):1093-1104.
[21]Ehrsson H,Geyer S,Naito EI. Imagery of voluntary movement of fingers,toes,and tongue activates corresponding body part specific motor representations. J Neurophysiol,2003,90:3304-3316.
[22]Lotze M and Halsband U. Motor imagery. J Physiol Paris,2006,99:386-395.
[23]Solodkin A,Hlustik P,Chen EE,et al. Fine modulation in network activation during motor execution and motor imagery. Cereb Cortex,2004,14(11):1246-1255.
[24]Cox RH. Sport Psychology:Concepts and Applications. New York :Mcgraw-Hill College,2002. 333-340.
[25]Maggill RA. Motor learning and control:Concepts and Applications. New York :Mcgraw-Hill College,2004. 34-345.
[26]Kasess CH,Windischberger C,Cunnington R,et al. The suppressive influence of SMA on M1 in motor imagery revealed by fMRI and dynamic causal modeling. Neuroimage,2008,40(2):828-37.
[27]Colcombe SJ,Erickson KI,Raz N,et al. Aerobic ftness reduces brain tissue loss in aging humans. J Gerontol ABiol Sci Med Sci,2003,58:176-180.
[28]Jacini WF,Cannonieri GC,Fernandes PT,et al. Can exercise shape your brain? Cortical differences associated with judo practice. J Sci Med Sport,2009,12(6):688-690.
[29]Colcombe SJ,Erickson KI,Scalf PE,et al. Aerobic exercise training increases brain volume in aging humans. J Gerontol A Biol Sci Med Sci,2006,61(11):1166-1170.
[30]Colcombe SJ,Kramer AF,Erickson KI,et al. Cardiovascular f tness,cortical plasticity,and aging. Proc Natl Acad Sci USA,2004,101(9):3316-3321.