健康成人自发脑活动动态变化的性别差异：静息态功能MRI

李颖， 激扬， 王雪莉

影像研究结果表明人脑在结构和功能上存在性别差异[1-3]。对行为和认知的相关研究结果显示，男性在视觉空间信息处理和数学方面优于女性，而女性在语言、记忆和情感处理等方面优于男性[4-5]。现有的研究手段注重单一脑影像指标的差异研究而忽视了多指标的整合性差异，多采用静态指标而忽略脑功能的动态变化特征。本研究基于静息态功能磁共振成像技术，通过滑动时间窗方法，对一系列静息态指标的动态变化特征和指标间的整合一致性特征进行分析，旨在探讨我国健康成年人脑功能自发活动的性别差异，探寻在认知和行为上性别差异的脑功能解释。

材料与方法

1.基本临床资料

本研究招募了37例本地健康成年志愿者，纳入标准：①健康成年人，右利手；②无任何神经系统疾病的症状及体征；③无颅脑手术或外伤史，无高血压和糖尿病等病史；④无MRI检查禁忌证；⑤无酗酒、吸烟成瘾、长期服用药物、和毒品依赖等；⑥无抽搐、癫痫或痉挛史，无脑炎或脑膜炎病史；⑦头颅MRI常规扫描无明显异常。剔除标准：图像上伪影较明显或经预处理后图像质量不理想。要求被试在检查前3天内不能饮酒，检查前24小时内不服用任何药物。本研究经西安医学院伦理委员会批准，所有被试自愿参与并签署知情同意书。

37例被试按性别进行分组，两组间基本人口学特征的比较见表1。两组被试的年龄和受教育程度的差异无统计学意义(P>0.05)；而男性的身高和体重均显著高于女性，差异有统计学意义(P<0.05)。

表1 两组受试者人口学特征的比较

2.MRI扫描方法

所有被试采集了静息态功能(rest-state functional MRI，rs-fMRI)数据和3D T1WI(结构像)数据。使用GE Signa Excite 3.0T磁共振扫描仪和8通道相控阵头线圈，被试取仰卧位，使用配套的泡沫垫固定其头部，嘱被试保持睁眼、放松的状态。Rs-fMRI扫描参数：梯度回波序列，TE 0 ms，TR 2000 ms，层厚4 mm，层距0 mm，翻转角90°，视野240 mm×240 mm，矩阵64×64，扫描40层，采用先奇数层后偶数层的交错扫描方式，采集185个时间点的数据，总扫描时间约7 min。然后行高分辨率3D结构像采集，采用3D快速扰相梯度回波序列，扫描参数：TR 10 ms，TE 4.6～14.0 ms，视野240 mm×240 mm，矩阵240×240，翻转角15°，层厚1 mm，层间距0 mm，扫描层数160，体素大小1 mm3，扫描时间约7 min。

3.图像预处理

全部被试的DICOM数据经整理后，使用DPABI v3.0软件包(http://rfmri.org/DPABI)进行预处理。DPABI是基于统计参数图SPM12(http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm)的多线程流线式处理软件，能够对一组被试的rs-fMRI预处理图像和相关测量指标进行批量运算[6]。具体的预处理流程如下：①剔除每名被试rs-fMRI时间序列中前5个时间点的数据；②时间层校正；③头动校正；④结构像对齐至平均功能像；⑤将全脑结构像分割为灰质(gray matter)、白质(white matter)和脑脊液(cerebrospinal fluid)；⑥噪声回归：使用Friston 24参数回归模型(即6个头动参数和6个前一时间点头动参数及其二次项)来消除头动效应，以及白质和脑脊液信号，加入线性回归因子去除数据的线性漂移；⑦使用李代数微分同胚配准算法(diffeomorphic anatomical registration through exponentiated lie algebra，DARTEL)工具将每例被试的功能像从个体空间配准到MNI 152空间，并重采样至体素大小为3 mm×3 mm×3 mm；⑧使用0.01～0.10 Hz带通滤波器进行滤波；⑨使用4 mm的高斯全高半宽核函数对配准后的图像进行平滑。

需要专门指出的是，在四项静息态指标中，对局部一致性(regional homogeneity，ReHo)和中心度(degree centrality，DC)的计算使用的是未进行平滑的数据；而对低频振荡幅(amplitude of low frequency fluctuations， ALFF)的计算使用的是未进行滤波的数据，因为在计算此指标的过程中已经包含了滤波。

4.rs-fMRI指标的测量

本研究中对rs-fMRI进行分析，主要获得了脑组织的四项静息态指随时间序列的测量值标的测量值。①ALFF：ALFF计算的是将某体素的时间序列特征值进行傅里叶变换至频率空间后，获得在特定频率范围内的振幅均值。对于静息态数据，频率取0.01～0.10 Hz。ALFF反映了脑自发活动的低频振荡强度[7]。②ReHo：反映脑区域活动的一致性(或称为同步性)，计算方法为某体素与其在空间上相邻的26个体素的血氧水平依赖(blood oxygen level dependent，BOLD)信号在时间序列上的肯达尔和谐系数(Kendall′s W)[8]。③DC：计算某体素与全脑其它体素之间BOLD信号时间序列的相关系数r，然后对r高于阈值0.25的所有正向相关系数计算加权和，以此作为该体素的DC值[9]。DC反映了脑局部区域与全脑直接功能连接的总强度，DC值高的区域往往是脑网络的核心节点。④全局信号相关性(global signal correlation,GSCorr)：将全脑中所有体素时间序列BOLD信号的平均值提取为全局信号，然后计算每个体素的时间序列BOLD信号与全局信号之间的皮尔逊相关系数，并使用Fisher Z变换进行标准化处理[10]。

图1 脑功能图像显示静息态指标的动态变化程度及体素层级的动态一致性存在性别差异的脑区(采用GRF进行多重比较校正，校正后阈值为P<0.05)，冷色代表女性该指标值低于男性，暖色代表女性高于男性。a)ALFF动态变化程度的脑功能图，显示女性在左侧PMC和dlPFC区域的ALFF动态变化程度显著低于男性； b) GSCorr动态变化程度的脑功能图，显示女性在左侧ITG和MTG区域的GSCorr动态变化程度显著低于男性； c) DC动态变化程度的脑功能图，显示女性在右侧dlPFC区域的DC动态变化程度显著高于男性； d) 体素层级四项指标间动态一致性的脑功能图，显示女性在右侧SMG和岛叶区域的指标间动态一致性显著高于男性。

5.rs-fMRI指标的动态一致性分析

对各项指标的动态性分析使用了滑动时间窗口技术(sliding window)，对4项静息态指标在每一次滑动时间窗中都进行了计算。滑动窗口的长度选择30个时间点，每次向前滑动1个时间点。因此对每项静息态指标而言，180个扫描时间点即可得到151个动态变化的该指标的测量值。为了定量分析比较各项指标的时间动态特征，在上述动态测量值的基础上，计算各指标所有时间窗的测量值的标准差(standard deviation，SD)来反映各项指标的动态变化程度。

对指标的动态一致性分析分两个层面来计算：一是体素级别全部时间上的一致性(voxel-wise concordance)。对于每个体素而言，计算其4种指标之间随时间变化的肯达尔和谐系数，来反映该体素的指标间动态一致性，逐个体素计算，形成时间一致性脑图；二是空间模式的一致性(volume-wise concordance)：对于151次滑动窗口计算得到的4项静息态指标(ALFF，ReHo，DC，GSCorr)，逐个窗口计算4种指标的脑图在空间模式上的肯达尔和谐系数，从而得到151个随时间变化的空间一致性值。肯达尔和谐系数作为一种非参检验法，对样本总体分布没有要求[11]，而且对不同静息态指标之间取值范围不同具有较高的适应性。

6.统计学分析

采用双样本t检验分别对四项静息态指标的动态变化程度(SD值)在性别分组间的差异进行比较，检验结果使用高斯随机场(Gaussian random field，GRF)理论进行多重比较校正，校正后的团块显著性阈值为P<0.05。对于静息态指标，体素层级动态一致性，采用双样本t检验比较时间一致性脑图的性别差异，同样使用GRF进行多重比较校正，校正后团块显著性阈值为P<0.05；对空间动态一致性，采用双样本t检验比较男女组间的差异，显著性阈值为P<0.05。

结 果

1.rs指标动态变化程度的性别差异

两组间静息态指标的动态特征及动态一致性存在差异的脑区分布见表1和图1。女性组右侧背外侧前额叶皮层(dorsal-lateral prefrontal cortex，dlPFC)的SDDC显著高于男性；男性组左侧运动前皮层(premotor cortex，PMC)和左侧dlPFC的SDALFF显著高于女性组，同时左侧颞下回(inferior temporal gyrus，ITG)和左侧颞中回(middle temporal gyrus，MTG)的SDGSCorr显著高于女性组。两组间各脑区的ReHo的动态变化程度无明显差异。

2.指标间动态一致性的性别差异

两组被试在体素层级4项静息态指标之间动态一致性的比较结果显示，女性组在右侧缘上回(supramarginal gyrus,SMG)和右侧脑岛(insula)的各项指标间的体素动态一致性显著高于男性，如表2、图1d所示。

根据本研究滑动窗口的设置，反映每例被试各项指标间空间模式一致性的共有151个数值，绘制男女组中各项指标间空间一致性的动态曲线(图2)，并采用双样本t检验进行组间比较，结果显示女性健康被试4项静息态指标之间空间分布的一致性显著高于男性健康被试(图3)，两组间的差异有统计学意义(t=9.59，P=0.0001)。

表2 两组间静息态指标动态特征及动态一致性存在差异的脑区特征

注：*BA为布罗德曼分区(Brodmann area)。

图2 男性和女性组中指标间空间动态一致性均值曲线。 图3 指标间空间动态一致性均值的统计分析图，显示女性组的指标间空间动态一致性显著高于男性组。

讨 论

性别差异贯穿于人类文明的整个发展历程，男性和女性在生理和心理上存在显著差异，处理事务和情感的方式也明显不同。性别差异一直是人们认识自身的研究热点。本研究通过脑功能成像的方式来探讨中国健康成年男性和女性之间自发脑功能活动上的差异，旨在进一步认识性别差异导致的思维方式、情绪控制等脑功能上的根源。

自发性脑功能活动是一种不间断的神经和代谢过程，在人类脑功能中发挥着重要作用[12]。近年来，大量的研究基于各种指标来分析自发脑活动的群体和个体差异[13]，例如常用的基于种子点的功能连接、静息态脑功能网络的独立成分分析和基于图论的功能网络分析等方法[14]。采用了各种静息态相关指标来描述脑功能状态的不同属性特征，这其中应用较广泛的指标有ALFF[7]、与时间序列相关的不同脑区间的功能连接、ReHo[8]、DC[9]和GSCorr等。

进一步可对自发性脑活动相关指标的一致性进行研究，分析各种指标间的异同之处[11]。这就衍生出两种不同层次的一致性计算方法：其一为体素之间不同指标间的一致性特征，其二为各项指标间空间分布的一致性特征。计算这种一致性随着时间变化的规律，可以通过滑动时间窗技术来实现。目前滑动时间窗在功能连接和独立成分分析的时间变化特性的相关研究中得到了有效地应用[15-16]。不同的静息态fMRI指标反映了脑自发活动的不同方面的特征，指标间的一致性则反映了大脑在不同功能层面的整合能力。有研究表明，指标间一致性与年龄存在显著的负相关关系[11]，孤独症患者的脑自发活动的动态性及其整合相比于健康人显著降低[17]。

本研究采用这种新的动态一致性指标和其时间整合的一致性变化特征对不同性别组之间脑自发活动的特征进行了分析。结果表明，ALFF、DC和GSCorr这三项指标的动态性变化程度上，男性组和女性组之间存在显著差异。

女性组右侧背外侧前额叶皮层的DC变化程度显著高于男性组，基于体素层级右侧缘上回和右侧脑岛的各项指标间的动态一致性显著高于男性。背外侧前额叶皮层在执行控制功能中发挥重要作用[18]，主要负责执行工作记忆、认知灵活性、计划、抑制和抽象能力等脑功能。近期有研究结果显示，背外侧前额叶皮层在风险下和不确定性下的决策中发挥重要作用[19]。前额叶的活动异常还可能导致敏感和情绪不稳定[20]。女性在这一区域的DC变异性(SD)高于男性，表明女性的dlPFC与其它脑区之间的功能连接强度和数量随时间变化较大。同时，我们注意到左侧dlPFC的ALFF变异性(SD)却是刚好相反的结果，男性高于女性，表明女性dlPFC的活跃程度动态变化程度较小。两种指标不同的结果，看似矛盾，实际是相互印证了性别差异。我们认为，ALFF变异性差异可能是女性dlPFC自身的激活程度一直处于"稳定"但偏低的状态。dlPFC的自身活性不变而对外连接数量和对外连接的强度发生了变化，恰恰说明女性相对于男性而言，不能较好地将控制功能维持在一个稳定的状态。dlPFC在执行控制、抑制及决策功能时需要与其它脑区紧密配合才能完成[21]，DC的不稳定说明这种执行控制功能的脑功能网络的活动不稳定，容易受到其它因素的影响，因而女性与男性比较，相对而言，表现为行为冲动的可能性更高。对于风险决策任务的完成能力偏低。缘上回位于Brodmann 40分区，主要负责语言的感知和加工。根据最近的研究结果，右侧缘上回在移情中起决定性作用，能够使人克服自私自利的趋势[22]，从而富有同情心。脑岛则参与多种脑功能活动，通常认为脑岛参与了情感[23]和自体感知[24]等功能活动。女性的动态一致性指标在右侧缘上回和右侧脑岛均显著高于男性，说明女性的缘上回和脑岛区域在4种静息态指标中整合能力都要高于男性。这可能解释了女性具有更强的语言能力，更多的同情心，以及更注重自体感受的脑功能基础。

相对的，除了左侧背外侧前额叶皮层之外，男性组左侧PMC的动态变化程度(SDALFF)显著高于女性组，同时左侧ITG和MTG的SDGSCorr显著高于女性组。PMC主要负责躯体的运动功能，在运动控制、学习和中风恢复中发挥重要作用[25]。我们认为男性的PMC的活跃性随着时间自发地波动，可能代表男性在静息状态下内生的运动冲动要高于女性，更好动而不是保持安静。而男性的颞下回和颞中回的GSCorr的动态变异性较高则说明男性被试颞叶的活跃性和全脑平均活动强度不同步，这似乎表明在静息态下男性颞叶的活跃程度波动要显著高于女性。颞下回和颞中回属于辅助视觉区，根据Grotheer等[26]的研究结果，颞下回对于数字视觉刺激更为敏感。而且，更进一步的研究表明，颞下回在数学运算中也可能扮演重要角色[27]。本组研究结果与上述结果(男性对于数字和数学运算的优势)间具有一致性。

本研究结果和既往关于性别差异相关研究的结果基本一致[3,28]，进一步证实了在静息态下，不同性别的脑神经自发活动的动态变化特性存在明显差异，反映多种脑功能静态指标之间动态整合度的一致性也存在明显的性别差异。本研究中所发现的脑静息态指标动态变化程度及一致性存在差异的脑区，能够很好地解释不同性别在行为和认知领域的差异，为进一步的研究指明了方向。今后应增加被试的行为和心理学认知测试，并进一步扩大样本量，更详细地分析行为和认知测试得分与动态性和一致性之间的关系，得到更科学有力的研究结论。