本研究Mental individuation of imagined finger movements can be achieved using TMS-based neurofeedback 發(fā)表于2021年的NeuroImage（IF:5.7），來(lái)自蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的Ernest Mihelj為第一作者。

摘要

在不產(chǎn)生明顯較大動(dòng)作的情況下，神經(jīng)反饋(NF)結(jié)合運(yùn)動(dòng)想象(MI)可用于訓(xùn)練個(gè)體自主調(diào)節(jié)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)。但是到目前為止，NF方法在心理訓(xùn)練特定的手和手指動(dòng)作方面的效果還比較有限。本研究采用了一種基于經(jīng)顱磁刺激(TMS)的新方案來(lái)檢測(cè)MI誘導(dǎo)的初級(jí)運(yùn)動(dòng)皮層(M1)的運(yùn)動(dòng)模式，旨在選擇性的增強(qiáng)單個(gè)手指運(yùn)動(dòng)的神經(jīng)性表征。

研究發(fā)現(xiàn)，有信息反饋的TMS-NF訓(xùn)練，能夠使參與者有選擇地激活一個(gè)手指的皮層運(yùn)動(dòng)興奮性，同時(shí)抑制同一只手其他手指的興奮性，這是單獨(dú)使用MI訓(xùn)練無(wú)法完成的。腦電圖的測(cè)量結(jié)果表明，采用運(yùn)動(dòng)想象的方式針對(duì)性地實(shí)現(xiàn)某個(gè)手指的興奮，將會(huì)伴隨著大腦感覺(jué)運(yùn)動(dòng)節(jié)律強(qiáng)烈的去同步化，尤其是在β頻段。此外，與未提供神經(jīng)反饋的對(duì)照組相比，有信息反饋的TMS-NF組促進(jìn)了更具有區(qū)分度的單個(gè)手指的腦電激活模式產(chǎn)生。

研究結(jié)果表明，即使不進(jìn)行明顯的運(yùn)動(dòng)，使用基于TMS的神經(jīng)反饋也能夠有選擇地控制單個(gè)手指運(yùn)動(dòng)所對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)皮層的興奮性，因此可以認(rèn)為T(mén)MS-NF是一種獲得手指?jìng)€(gè)性化能力的新方法。這可能為中風(fēng)或脊髓損傷后的康復(fù)提供新的治療模式。

研究背景

近年來(lái)，神經(jīng)反饋(NF)方法在科學(xué)和商業(yè)領(lǐng)域都獲得了較多的關(guān)注。腦電圖(EEG)因其簡(jiǎn)潔的操作和較高的時(shí)間分辨率，已成為非侵入性NF中最常用的神經(jīng)成像方式?；谀X電圖的NF方法通常會(huì)從大腦狀態(tài)中提取信息，不僅將其轉(zhuǎn)化為操作外部設(shè)備的控制命令，同時(shí)也轉(zhuǎn)化為一種神經(jīng)反饋給用戶。

運(yùn)動(dòng)想象(MI)，即參與者在腦內(nèi)模擬運(yùn)動(dòng)。MI與感覺(jué)運(yùn)動(dòng)節(jié)律(SMR)存在顯著的去同步化。有研究發(fā)現(xiàn)，在腦損傷病人和健康群體中，MI引起SMRs的改變均可以使用EEG來(lái)測(cè)量。以往的很多研究也證明，可以通過(guò)MI來(lái)調(diào)節(jié)SMR，并且基于MI的訓(xùn)練對(duì)恢復(fù)受損的運(yùn)動(dòng)功能有益。但是，在完成一些對(duì)區(qū)分度要求比較高的MI任務(wù)，例如單指運(yùn)動(dòng)時(shí)，基于腦電圖的NF的實(shí)用性是比較有限的。

因此，本研究提出了一種通過(guò)NF支持單指運(yùn)動(dòng)MI的替代方法，并提出了一種新的方案，即使用經(jīng)顱磁刺激(TMS)來(lái)檢測(cè)初級(jí)運(yùn)動(dòng)皮層(M1)中MI誘導(dǎo)的運(yùn)動(dòng)模式。

研究方法

01 被試

基于功效分析的結(jié)果，本研究一共招募20名被試，隨機(jī)分到實(shí)驗(yàn)組(10人，年齡26.2±3.79歲，女性3人)和對(duì)照組(10人，年齡25.4±2.72歲，女性4人)。

02 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

如圖1A所示，每次試驗(yàn)開(kāi)始時(shí)，都會(huì)顯示4個(gè)圓圈，代表記錄的手部肌肉的背景肌電圖(從左到右的圓圈分別是：右手拇短外展肌(APB)、右手第一背骨間肌(FDI)、右手指小外展肌(ADM)和左手第一背骨間肌(FDI)。如果該肌肉的肌電信號(hào)均方根(rms)大于7毫伏，則圓圈變?yōu)榧t色。試驗(yàn)?zāi)軌蚶^續(xù)進(jìn)行的基本要求是屏幕上的4個(gè)圓圈均為綠色且持續(xù)時(shí)間至少為500 ms。如圖1B所示，當(dāng)這一基本要求得到滿足時(shí)，會(huì)出現(xiàn)一條提示，表明MI階段開(kāi)始，間隔時(shí)間為4 ~ 6 s。這時(shí)，屏幕會(huì)提示參與者使用提示的手指(拇指、食指或小指)進(jìn)行MI，這一過(guò)程持續(xù)到開(kāi)始施加TMS脈沖為止。

此外，在MI期間，需要保持背景肌電低于7毫伏。如圖C所示，在指示的MI進(jìn)行后的4-6 s給予TMS脈沖并實(shí)時(shí)計(jì)算右側(cè)3塊肌肉在TMS誘發(fā)之后的運(yùn)動(dòng)誘發(fā)電位(MEP)波幅。

圖1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

03 TMS的神經(jīng)反饋

使用Matlab的Psychophysics Toolbox-3和額外的自定義腳本創(chuàng)建和呈現(xiàn)刺激。在施加TMS脈沖后500ms，通過(guò)顯示右手各肌肉的標(biāo)準(zhǔn)化MEP振幅來(lái)提供反饋。如圖1所示，分別用3個(gè)矩形條的高度表示拇指、食指和小指標(biāo)準(zhǔn)化后的MEP值，水平白線則表示前10次靜息狀態(tài)MEP的平均波幅。當(dāng)矩形條高度超過(guò)白線時(shí)，說(shuō)明運(yùn)動(dòng)想象期間的MEP振幅大于靜息狀態(tài)時(shí)的MEP振幅，MI得到了激活。當(dāng)矩形條高度低于白線時(shí)，說(shuō)明運(yùn)動(dòng)想象期間的MEP波幅低于靜息狀態(tài)時(shí)的MEP波幅，MI受到了抑制。

被試被要求根據(jù)指示調(diào)整他們的MI策略，使靶肌肉矩形條位于白線上方，非靶肌肉矩形條位于白線下方。

本研究使用的64導(dǎo)Ag/AgCl actiCAP主動(dòng)電極、actiCHamp Plus放大器和EEG信號(hào)采集軟件Recorder均為德國(guó)Brain Products生產(chǎn)，深圳瀚翔腦科學(xué)技術(shù)股份有限公司國(guó)內(nèi)總代理。使用MNE Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。電極按照擴(kuò)展的國(guó)際10-20系統(tǒng)放置。所有數(shù)據(jù)均在1 kHz采樣頻率下記錄，實(shí)驗(yàn)過(guò)程中所有阻抗均保持在10 ~ 15kΩ以下。

05 數(shù)據(jù)預(yù)處理

采用以下步驟對(duì)腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理:首先，對(duì)MI開(kāi)始前3s到MI第4s為止的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以去除由TMS脈沖引起的實(shí)質(zhì)性偽跡。隨后將數(shù)據(jù)降采樣至500 Hz, 100 Hz低通濾波，0.1 Hz高通濾波。然后，使用fastica算法進(jìn)行獨(dú)立成分分析(ICA)，并去除與眼睛、運(yùn)動(dòng)偽跡、牙齒咬合和電源線噪聲相關(guān)的成分。觀察并剔除包含非典型噪聲成分(如肌肉活動(dòng)引起的)的波段。然后將離線數(shù)據(jù)重新引用為一個(gè)平均參考。從MI周期前1.5s到MI周期后的3.5s提取重要的時(shí)間點(diǎn)。采用多窗口法計(jì)算時(shí)頻表征(TFR)。該方法計(jì)算正交錐的譜密度，并對(duì)每個(gè)通道進(jìn)行平均。

06 與事件相關(guān)的去同步分析（ERD）

事件相關(guān)去同步分析(ERD)反映了與MI處理相關(guān)的振蕩活動(dòng)的減少。練習(xí)期的基線經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后為MI期前1s的平均活動(dòng)水平?？紤]到μ和β頻段在MI相關(guān)研究中的重要性，進(jìn)一步檢查在μ(8-12 Hz)、低β(12-20 Hz)和高β(20-28 Hz)頻段內(nèi)的平均功率。包括61個(gè)頭皮電極的拓?fù)鋱D顯示了在整個(gè)3.5s的MI期間(圖3A)和TMS脈沖前最后1.5s的MI期間(圖4B)的平均相對(duì)功率活動(dòng)水平。

07 表征相似性分析（RSA）

表征相似性分析(RSAs)主要進(jìn)行MEP和EEG測(cè)量。

對(duì)于MEP的分析，使用的是標(biāo)準(zhǔn)化的波峰到波峰的MEP振幅和標(biāo)準(zhǔn)化的MEP均方根(從3個(gè)右手肌電電極中提取)。然后，我們使用特征向量來(lái)計(jì)算條件之間的交叉驗(yàn)證歐幾里得距離。這一過(guò)程產(chǎn)生了一個(gè)表征相異性矩陣(RDM)，用于表示每個(gè)session的條件和參與者之間的指間距離。接下來(lái)，從RDM中，我們通過(guò)平均非對(duì)角線元素來(lái)估計(jì)“手指區(qū)分度”，通過(guò)一個(gè)數(shù)字來(lái)捕捉三個(gè)MI條件下MEP特征之間的距離。MI產(chǎn)生的MEP圖形越清晰，手指區(qū)分度評(píng)分越高。

對(duì)腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行了類(lèi)似的RSA。將預(yù)處理和功率轉(zhuǎn)換后的腦電數(shù)據(jù)細(xì)分為3個(gè)功率頻段(μ、低β和高β頻段)。對(duì)每個(gè)頻段分別重復(fù)相同的處理過(guò)程（具體過(guò)程詳見(jiàn)文獻(xiàn)），并將轉(zhuǎn)換后的15個(gè)電極與每個(gè)點(diǎn)電極估計(jì)出的條件特異性β系數(shù)與3個(gè)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)功率頻段(μ，低β和高β)串聯(lián)起來(lái)，最終產(chǎn)生表征相異性矩陣(RDM)，通過(guò)平均非對(duì)角線元素來(lái)估計(jì)手指區(qū)分度評(píng)分。

結(jié)果

01 TMS-NF訓(xùn)練促進(jìn)皮層運(yùn)動(dòng)興奮性的選擇性調(diào)節(jié)

首先比較在訓(xùn)練過(guò)程中，NF組和對(duì)照組的MEP波幅的變化(圖2A)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩組在調(diào)節(jié)靶肌和非靶肌MEP波幅方面存在差異:NF組成功地調(diào)節(jié)了MI，使靶肌的MEP激活，非靶肌的MEP抑制。在對(duì)照組中，靶肌MEP有大于非靶肌MEP的趨勢(shì)，但這種差異比NF組小得多，并且在訓(xùn)練過(guò)程中變化較小。

圖2 TMS-NF促進(jìn)手指選擇性調(diào)節(jié)皮質(zhì)運(yùn)動(dòng)興奮性

注：圖A中接受TMS-NF訓(xùn)練的被試(左圖)學(xué)會(huì)了激活靶肌肉的興奮性(圓圈)，同時(shí)抑制非靶肌肉的興奮性(叉)。

02 假設(shè)驅(qū)動(dòng)的腦電圖分析:運(yùn)動(dòng)想象引起的事件相關(guān)去同步被TMS-NF訓(xùn)練調(diào)節(jié)

事件相關(guān)去同步(ERD)，這是基于腦電圖的與MI相關(guān)的神經(jīng)過(guò)程的穩(wěn)定標(biāo)記。如圖3所示，單個(gè)手指MI引起了覆蓋感覺(jué)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的μ和β節(jié)律的ERD。NF組的ERD較對(duì)照組明顯增強(qiáng)。

圖3 感覺(jué)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的ERD

03 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析:TMS-NF訓(xùn)練調(diào)節(jié)額-中央和頂-枕電極的活動(dòng)

在主要包含額中央電極的雙側(cè)聚類(lèi)中，檢測(cè)到NF的 μ ERD比對(duì)照組有更高的趨勢(shì)(pcluster=0.100;圖4)。對(duì)于低β頻段，雙側(cè)額中央簇(組效應(yīng),pcluster=0.013)檢測(cè)到顯著較高的ERD，且與mu ERD檢測(cè)到的電極簇重疊。此外，右側(cè)頂枕電極簇的低β頻段ERD存在顯著的組間差異(組效應(yīng)，pcluster=0.008)。對(duì)于這兩個(gè)簇，ERD在NF中比對(duì)照組更強(qiáng)(圖4A)。最后，在高β頻段檢測(cè)到與低β頻段高度相似的右側(cè)頂枕區(qū)簇，其中ERD在NF組中顯著強(qiáng)于對(duì)照組(pcluster=0.008;圖4)。

在頂枕電極簇，高β頻段ERD隨著訓(xùn)練逐漸增加，但僅在NF組中增加，而對(duì)照組幾乎沒(méi)有增加。這些結(jié)果表明，TMS-NF可能影響了與感覺(jué)運(yùn)動(dòng)處理相關(guān)的高級(jí)區(qū)域的活動(dòng)。

圖4 群組的全腦分析和感覺(jué)運(yùn)動(dòng)節(jié)律的時(shí)間效應(yīng)

04 TMS-NF訓(xùn)練導(dǎo)致手指間可分離程度增強(qiáng)

表征相似性分析(RSA)是一種多變量方法，可用于推斷不同MI任務(wù)是否由特定的神經(jīng)活動(dòng)模式表示。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，手指區(qū)分度評(píng)分在準(zhǔn)備休息期間比較小，但在開(kāi)始MI后逐漸增加，表明在拇指、食指和小指進(jìn)行MI時(shí)，EEG激活模式差異越來(lái)越大(圖5)。與對(duì)照組相比，NF組的手指可分離程度顯著增加(圖6;組 x session 交互X2(4,10)=17.55, p = 0.001)。

圖6 單指表征下神經(jīng)模式的可分離程度

結(jié)論

研究結(jié)果表明，基于TMS誘發(fā)的運(yùn)動(dòng)電位提供神經(jīng)反饋時(shí)，被試能夠通過(guò)運(yùn)動(dòng)想像這一形式有選擇地控制單個(gè)手指運(yùn)動(dòng)所對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)皮層的興奮性。即TMS-NF訓(xùn)練能夠使被試激活目標(biāo)手指的皮層運(yùn)動(dòng)興奮性，同時(shí)抑制非目標(biāo)手指的皮層運(yùn)動(dòng)興奮性。

腦電圖的測(cè)量結(jié)果表明，在MI任務(wù)期間，手指?jìng)€(gè)性化與感覺(jué)運(yùn)動(dòng)節(jié)律的去同步化有關(guān)，采用運(yùn)動(dòng)想象的方式針對(duì)性地實(shí)現(xiàn)某個(gè)手指的興奮，將會(huì)伴隨著大腦感覺(jué)運(yùn)動(dòng)節(jié)律強(qiáng)烈的去同步化，尤其是在β頻段。這一結(jié)果能夠在左側(cè)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)簇、雙側(cè)額葉電極簇和右側(cè)頂枕電極簇中觀察到。

此外，單個(gè)手指MI對(duì)應(yīng)的神經(jīng)激活模式被證明是有區(qū)分度的，提供神經(jīng)反饋比不提供神經(jīng)反饋的區(qū)分度要更高。