早期开始并经过长期密集的音乐训练学 习而造就的音乐特长广泛和深刻的塑造着大脑的结构特征。这些受影响的脑区或 多或少的与手势运动(可能源于乐器演奏的训练)或者听觉感知。越来越多的证 据也显示,学习演奏一款乐器是一种非常复杂的技能。它强烈的依赖大脑的多重 感官对信息的反应与整合能力。从解剖脑区上来讲它需要额叶、颞叶、枕叶、顶叶、扣带回、海马、杏仁核、脑岛、小脑等众多脑区的共同参与,从脑网络上看, 乐器演奏涉及到了的 感觉、运动、记忆、控制、情绪等脑功能网络的协同。而且 很多研究已经证实,长期密集的音乐训练会改变大脑各个感觉皮层的结构和功能。 音乐家是否有一个相对不同的大脑,音乐训练和音乐经验如何影响了脑可塑 性,等等都是非常有趣和富有挑战的问题。 1.2 静息态功能磁共振成像原理与数据分析方法 1.2.1 静息态功能磁共振原理 功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)是近几十年 来新兴的,应用最迅速的功能性成像方式,它包括扩散、灌注和基于血氧水平依 赖(blood-oxygen-level dependent,BOLD)技术的功能性成像方式,其中基于BOLD 信号的 fMRI,即BOLD-fMRI 是最常用的功能性成像方法。其基本原理是,氧合 血红蛋白和脱氧血红蛋白磁化率不同,神经元活动强弱会影像局部的耗氧量以及 血流的供应,从而影响了血液中的氧合血红蛋白蛋白和脱氧血红蛋白的浓度比例, 改变了脑组织局部磁场性质,然后通过磁共振信号来测量局部磁场的这种变化, 因此功能性磁共振信号反映了神经元活动所引起的血氧动力学变化。BOLD-fMRI 具有高空间分辨率和较高的时间分辨率并且不具放射性,因此可以对统一被试进 电子科技大学硕士学位论文 行重复扫描。静息态功能磁共振成像(resting-state fMRI,RS-fMRI)就是在让被试处于清 醒、闭眼、放松、平静呼吸、并且无任何刻意的思维活动下进行的扫描成像。虽 然大脑处于休息状态无外界条件刺激,但大脑仍持续有神经元活动表现在 BOLD 信号上就是在低频下(0.01~0.1Hz)的自发的随时间的涨落波动。振荡在空间分离 的脑区之间存在着高度的相关性,具有明显的网络行为。 1.2.2 静息态功能磁共振数据的分析方法 人类大脑不同脑区具有着不同功能,在完成某一任务时需要调动不同的脑区 相互协调,因此大脑具有两个重要的特性:功能分离和功能整合。从脑功能研究 的角度出发,使用‘脑网络’的观点来看大脑功能的这种分离和整合被证明是非 常有效的。目前,研究静息态网络最常用的方法是功能连接分析和有效连接分析。 功能连接分析包括两大类主要的方法:第一类为基于假设的方法,包括广义线性 模型(Generalized Linear Models,GLM),时间相关性分析和相干分析;另一类基 于数据驱动的方法包括主成分分析、独立成分分析、聚类分析等等。本文功能连 接分析方面主要采用了时间相关分析和广义线性分析。相关性分析是指对两个或 多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。 时间相关性反映了不同脑区之间的自发活动的时间同步性。基本的神经生理学假 设是功能上相互协调的脑区之间其自发振荡更趋于同步性因此其时间相关性就更 高。刻画相关性的方法比较多,如Pearson 线性相关、偏相关、Spearman 等级相关、 Kendall 等级相关等,功能连接分析中最常用的是 Pearson 线性相关,其计算公式 如(1-1): (1-1) 其中,n 为时间序列长度,X 为两个时间序列信号,,为对应信号均值,,为对应信号的标准差。 一般还会通过一个Fisher 变换((Fisherz-transform)将相关系数转换为接近 于正态分布的Z 值,然后用于t 检验。其计算公式如(1-2):(1-2) 即为相关系数。广义线性模型采用随机场效应理论对两个变量的线性关系的模型参数进行估计,最后使用t 第一章绪论 判定脑区之间相关性的强弱和显著性。此外,有向效连接分析方法主要包括,格兰杰(Granger)因果效应分析、动 态因果模型(Dynamic causal modeling,DCM)、结构方程模型(structural equation modeling,SEM)等,结构方程模型和动态因果模型最主要的应用是对任务态数据 进行建模,不能广泛应用于静息态的效应连接分析中,本文主要使用了格兰杰因 果效应分析。Granger 分析的原始定义为:如果一个时间序列Y 导致了时间序列X, 那么使用已知的Y 的信息就可以预测X 的值。但原始的Granger 分析定义只考虑 到了两个序列之间的相互关系,没有考虑到实际情况中经常存在的其他序列对这 两个序列的影响,因此基于多变量的条件Granger 分析(Conditional GCA,CGCA) 更适应于现实的情况。 1.3 音乐训练的脑可塑性研究进展与问题 越来越多的证据显示,音乐训练会改变大脑的功能和结构组织。专业的音乐 技巧特别反映在熟练的演奏水平上面,而这又是由长期密集的音乐训练形成的。 这种技能普遍被认为是人类的一种非常复杂的能力,它涉及到大脑众多不同的脑 区。之前的结构成像研究显示,与非音乐家相比,在音乐家的运动、听觉、视觉 和小脑等脑区发现更多了灰质体积,而这些差异的脑区也被认为是音乐能力的获 得非常重要的脑区。弥散张量成像技术(Diffusion tensor imaging,DTI)最近也被应用 于衡量音乐家大脑纤维追踪,并通过一些弥散参数来刻画音乐家与非音乐家大脑 的差异,如皮质脊髓束和上纵束。过去二十年,在基于任务的的功能成像研究证 明,与非音乐家相比,音乐家展现出了广泛而众多的不同的脑区差异,这些脑区 涉及姿势运动、听觉感知,以及认知相关的功能如情绪、记忆等。使用fMRI 技术, Herdener 和他的同事们也报道了音乐训练会回导致在海马区域的功能可塑性[7], 这一新颖的发现突破了以颞叶为主导了听觉模式。总体来讲,这些发现都反映了 稳定的(结构成像)和瞬态的(基于任务的功能成像)信息,这些信息也都暗示 了音乐训练可以导致神经可塑性。 然而,仍有不少问题困扰着我们:第一,至今我们并不清楚音乐家大脑在静 息态下,脑区之间自发振荡活动的功能连接模式;第二,尽管已经使用了大量的 功能成像的工具,但是对我们来说,音乐家大脑的皮层可塑性的本质仍然是未知。 之前的研究支持了在由长期音乐训练而获得的精细手势运动技巧以及听觉感知能 力方面的转移效应,但疏漏了其他领域如听觉处理、语言、情绪和注意力,而且, 越来越多的研究证实了音乐家大脑具有着非凡的高层次认知过程。这些发现和证 据支持了音乐家大脑的脑功能在众多的方面和层次都有改善,涉及了优秀的运动 电子科技大学硕士学位论文 技能、听觉感知和认知的方面诸如情绪和记忆。对于可塑性问题的研究方法一般有横向研究和纵向研究两种。在本课题框架 下,纵向研究是指通过跟踪同一个个体的某一种或几种乐器的演奏技能学习和训 练过程中脑功能和脑结构上的变换,评估其脑/神经可塑性变化,但实验周期长, 数据和实验结果可能受干扰的因素多。横向研究是在不同个体之间进行比较,比 较个体学习和掌握该技能后与未受该技能训练且无该技能的个体大脑功能和结构 上的差异。横向研究实验周期相对较短,变量因素可控,便于研究的开展,因此 本文选用的是横向研究法并主要运用静息态功能磁共振成像技术来研究音乐家大 脑皮层各个系统的可塑性问题。 1.4 论文的研究内容和论文的组织结构 1.4.1 论文的研究内容 之前的任务态功能磁共振成像、结构磁共振成像和弥散张量成像都显示出了 音乐家的初级感觉和运动系统相关的脑区和皮层网络的发生了改变,但一方面, 少有在静息态下对音乐家的感觉和运动网络做描述的研究,而且各个感觉网络和 运动网络之间的联系如何都是非常重要而有趣的谜题; 另一方,虽然有大量的研 究涉及了音乐家众多初级系统的提升,但还没有在静息态下音乐家高级认知功能 方面展现可塑性的研究。 本文正是从以上两点出发意图研究静息态下感觉运动系 统之间的功能分离与整合关系,并探索在静息态下捕捉高级认知相关网络的可塑 性变化。 1.4.2 论文的组织结构 本文采用静息态功能磁共振成像技术,基于多种静息态网络的分析方法从多 个网络层次(基于体素的网络、基于感兴趣区的网络、以及功能网络间)来全面 揭示音乐训练可塑性在静息态下的表现。本文具体组织结构如下: 第一章,绪论。 简要介绍了大脑的特征、脑/神经可塑性在不同时期的发育、 学习和训练下的变化情况,其次介绍了音乐训练作为脑可塑性模型的一些前沿研 究,最后提出了本文在静息态下研究音乐家皮层可塑性所要探讨的问题和所使用 的方法。 第二章,静息态下,音乐训练对感觉和运动系统的可塑性发现。本章详细阐 述了在静息态下使用了基于种子点的方法,选取了视觉(视觉1 区和视觉2 听觉、体感、运动皮层的种子点为感兴趣区域,计算了全脑功能连接模式图,探究音乐训练对大脑各个初级网络内的功能连接变化。 第一章 绪论 第三章,静息态下,音乐训练导致的salience网络的改变。本章采用基于体素 层次的功能连接即局部功能连接密度分析以及基于感兴趣区域的全脑功能连接模 式分析和区域之间的功能连接网络分析,三种方法来探讨了音乐训练对与高级认 知的网络(salience 网络)可塑性的影响,并从 salience 网络中起重要整合连接的 边与音乐训练时长的相关分析中进一步验证音乐训练对 salience 系统的可塑性影 第四章,总结和展望。系统回顾了本文的一系列研究工作和结论,推敲本研究中可能欠考虑的方面并对未来的研究做出展望。 最后是参考文献,以及研究生期间取得的研究成果。 电子科技大学硕士学位论文 第二章音乐训练对多重感知和运动网络的可塑性研究 2.1 简介 基于大脑内在自发低频波动的血氧水平依赖(BOLD)信号的静息态 fMRI 已被 广泛应用于研究健康被试的功能连接[8]。使用独立成分分析(ICA)和基于种子点 的功能连接分析,已发现了10 多个静息态的功能网络(RSN)[9]。使用功能连接 分析,Besiwal 等首次报道了运动系统自发振荡的BOLD 信号的相关连接模式[10], 并且在之前的研究中也已经识别出了视觉、感觉运动和听觉网络的模式[9]。而且 发现这些多重感知网络与默认模式网络(DMN)呈现内在的负相关关系[11]。另外,以往的研究也表明,在人脑的有向网络具有明显的小世界拓扑属性[14],这些 拓扑属性已经分别在人类大脑的功能连接[15, 16]和结构连接网络[17, 18]中被发 学习演奏一种乐器需要复杂多样的技巧,包括听觉,视觉,体感的同步感知,以及运动系统的参与。之前的的证据表明,音乐的演奏涉及到运动区域与其他多 个功能系统的联合,如体感,听觉,视觉,情感和记忆环路[19-21]。本研究因此 假设,在静息态的状态下,音乐家大脑将比非音乐家大脑在这些多重感知和运动 系统中表现出更强的自发活动。