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)生明顯較大動作的情況下，神經(jīng)反饋(NF)結(jié)合運動想象(MI)可用于訓(xùn)練個體自主調(diào)節(jié)感覺運動。但是到目前為止，NF方法在心理訓(xùn)練特定的手和手指動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)的新方案來檢測MI誘導(dǎo)的初級運動皮層(M1)的運動模式，旨在選擇性的增強單個手指運動的神經(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手指的皮層運動興奮性，同時抑制同一只手其他手指的興奮性，這是單獨使用MI訓(xùn)練無法完成的。腦電圖的測量結(jié)果表明，采用運動想象的方式針對性地實現(xiàn)某個手指的興奮，將會伴隨著大腦感覺運動節(jié)律強烈的去同步化，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)行明顯的運動，使用基于TMS的神經(jīng)反饋也能夠有選擇地控制單個手指運動所對應(yīng)的運動皮層的興奮性，因此可以認(rèn)為TMS-NF是一種獲得手指個性化能力的新方法。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，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)因其簡潔的操作和較高的時間分辨率，已成為非侵入性NF中最常用的神經(jīng)成像方式。基于腦電圖的NF方法通常會從大腦狀態(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，同時也轉(zhuǎn)化為一種神經(jīng)反饋給用戶。

運動想象(MI)，即參與者在腦內(nèi)模擬運動。MI與感覺運動節(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來測量。以往的很多研究也證明，可以通過MI來調(diào)節(jié)SMR，并且基于MI的訓(xùn)練對恢復(fù)受損的運動功能有益。但是，在完成一些對區(qū)分度要求比較高的MI任務(wù)，例如單指運動時，基于腦電圖的NF的實用性是比較有限的。

因此，本研究提出了一種通過NF支持單指運動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)來檢測初級運動皮層(M1)中MI誘導(dǎo)的運動模式。

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，隨機分到實驗組(10人，年齡26.2±3.79歲，女性3人)和對照組(10人，年齡25.4±2.72歲，女性4人)。

02 實驗設(shè)計

如圖1A所示，每次試驗開始時，都會顯示4個圓圈，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均方根(rms)大于7毫伏，則圓圈變?yōu)榧t色。試驗?zāi)軌蚶^續(xù)進(jìn)行的基本要求是屏幕上的4個圓圈均為綠色且持續(xù)時間至少為500 ms。如圖1B所示，當(dāng)這一基本要求得到滿足時，會出現(xiàn)一條提示，表明MI階段開始，間隔時間為4 ~ 6 s。這時，屏幕會提示參與者使用提示的手指(拇指、食指或小指)進(jìn)行MI，這一過程持續(xù)到開始施加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脈沖并實時計算右側(cè)3塊肌肉在TMS誘發(fā)之后的運動誘發(fā)電位(MEP)波幅。

圖1 實驗設(shè)計

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，通過顯示右手各肌肉的標(biāo)準(zhǔn)化MEP振幅來提供反饋。如圖1所示，分別用3個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)矩形條高度超過白線時，說明運動想象期間的MEP振幅大于靜息狀態(tài)時的MEP振幅，MI得到了激活。當(dāng)矩形條高度低于白線時，說明運動想象期間的MEP波幅低于靜息狀態(tài)時的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主動電極、actiCHamp Plus放大器和EEG信號采集軟件Recorder均為德國Brain Products生產(chǎn)，深圳瀚翔腦科學(xué)技術(shù)股份有限公司國內(nèi)總代理。使用MNE Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。電極按照擴展的國際10-20系統(tǒng)放置。所有數(shù)據(jù)均在1 kHz采樣頻率下記錄，實驗過程中所有阻抗均保持在10 ~ 15kΩ以下。

05 數(shù)據(jù)預(yù)處理

采用以下步驟對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理:首先，對MI開始前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)行獨立成分分析(ICA)，并去除與眼睛、運動偽跡、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(如肌肉活動引起的)的波段。然后將離線數(shù)據(jù)重新引用為一個平均參考。從MI周期前1.5s到MI周期后的3.5s提取重要的時間點。采用多窗口法計算時頻表征(TFR)。該方法計算正交錐的譜密度，并對每個通道進(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)的振蕩活動的減少。練習(xí)期的基線經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后為MI期前1s的平均活動水平。考慮到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個頭皮電極的拓?fù)鋱D顯示了在整個3.5s的MI期間(圖3A)和TMS脈沖前最后1.5s的MI期間(圖4B)的平均相對功率活動水平。

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測量。

對于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個右手肌電電極中提取)。然后，我們使用特征向量來計算條件之間的交叉驗證歐幾里得距離。這一過程產(chǎn)生了一個表征相異性矩陣(RDM)，用于表示每個session的條件和參與者之間的指間距離。接下來，從RDM中，我們通過平均非對角線元素來估計“手指區(qū)分度”，通過一個數(shù)字來捕捉三個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)分度評分越高。

對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行了類似的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個功率頻段(μ、低β和高β頻段)。對每個頻段分別重復(fù)相同的處理過程（具體過程詳見文獻(xiàn)），并將轉(zhuǎn)換后的15個電極與每個點電極估計出的條件特異性β系數(shù)與3個感覺運動功率頻段(μ，低β和高β)串聯(lián)起來，最終產(chǎn)生表征相異性矩陣(RDM)，通過平均非對角線元素來估計手指區(qū)分度評分。

結(jié)果

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

首先比較在訓(xùn)練過程中，NF組和對照組的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。在對照組中，靶肌MEP有大于非靶肌MEP的趨勢，但這種差異比NF組小得多，并且在訓(xùn)練過程中變化較小。

圖2 TMS-NF促進(jìn)手指選擇性調(diào)節(jié)皮質(zhì)運動興奮性

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

02 假設(shè)驅(qū)動的腦電圖分析:運動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)過程的穩(wěn)定標(biāo)記。如圖3所示，單個手指MI引起了覆蓋感覺運動區(qū)域的μ和β節(jié)律的ERD。NF組的ERD較對照組明顯增強。

圖3 感覺運動區(qū)域的ERD

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

在主要包含額中央電極的雙側(cè)聚類中，檢測到NF的 μ ERD比對照組有更高的趨勢(pcluster=0.100;圖4)。對于低β頻段，雙側(cè)額中央簇(組效應(yīng),pcluster=0.013)檢測到顯著較高的ERD，且與mu ERD檢測到的電極簇重疊。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)。對于這兩個簇，ERD在NF中比對照組更強(圖4A)。最后，在高β頻段檢測到與低β頻段高度相似的右側(cè)頂枕區(qū)簇，其中ERD在NF組中顯著強于對照組(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，而對照組幾乎沒有增加。這些結(jié)果表明，TMS-NF可能影響了與感覺運動處理相關(guān)的高級區(qū)域的活動。

圖4 群組的全腦分析和感覺運動節(jié)律的時間效應(yīng)

04 TMS-NF訓(xùn)練導(dǎo)致手指間可分離程度增強

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)活動模式表示。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，手指區(qū)分度評分在準(zhǔn)備休息期間比較小，但在開始MI后逐漸增加，表明在拇指、食指和小指進(jìn)行MI時，EEG激活模式差異越來越大(圖5)。與對照組相比，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)的運動電位提供神經(jīng)反饋時，被試能夠通過運動想像這一形式有選擇地控制單個手指運動所對應(yīng)的運動皮層的興奮性。即TMS-NF訓(xùn)練能夠使被試激活目標(biāo)手指的皮層運動興奮性，同時抑制非目標(biāo)手指的皮層運動興奮性。

腦電圖的測量結(jié)果表明，在MI任務(wù)期間，手指個性化與感覺運動節(jié)律的去同步化有關(guān)，采用運動想象的方式針對性地實現(xiàn)某個手指的興奮，將會伴隨著大腦感覺運動節(jié)律強烈的去同步化，尤其是在β頻段。這一結(jié)果能夠在左側(cè)感覺運動簇、雙側(cè)額葉電極簇和右側(cè)頂枕電極簇中觀察到。

此外，單個手指MI對應(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。