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静息态 fNIRS 全脑与脑网络连接分析鉴别 VS/UWS 与 MCS

2026年05月21日 21:35:01 人气: 66 来源: 维拓启创(北京)信息技术有限公司

基于静息态功能性近红外光谱成像的全脑及脑网络功能连接分析鉴别VS/UWS与MCS


引言/背景



引言:什么是技能的天花板效应?


在重症医学和康复科,常常会出现一类让人揪心的患者:他们在重度脑损伤后心跳呼吸保住了,却始终不能与外界有效交流。家属最想知道的,是床上这个看似清醒、却又对呼唤毫无反应的人,到底“还在不在里面”。这就是医学上所说的慢性意识障碍(Disorders of Consciousness, DOC),其中见的两类是无反应觉醒综合征(VS/UWS,俗称植物状态)和微意识状态(MCS)。

VS/UWS 患者存在睁眼行为与睡眠 - 觉醒周期,但缺乏自我及环境觉知;MCS 患者则可出现偶发、细微且有目的性的行为反应。两类患者外在表现高度相似,治疗策略与预后却差异显著;文献显示,仅依靠传统床旁行为评估,误诊率高达 41%,难以精准识别残存意识。为实现客观、可靠的意识水平判定,神经影像技术成为重要探索方向:PET、fMRI、EEG各有优势,但也存在明显局限 ——fMRI 价格高昂、对运动伪影高度敏感,难以用于重症患者;EEG 空间分辨率不足、易受环境噪声干扰,床旁应用受限。



论文概要


中山大学附属第三医院康复医学科联合杭州师范大学浙江—比利时意识障碍联合实验室,在《Journal of Translational Medicine》发表了题为“Functional connectivity in whole-brain and network analysis differentiates minimally conscious from unresponsive patients: a resting-state fNIRS study”的研究论文。研究纳入52名意识障碍患者和49名健康对照,借助便携式近红外脑功能成像系统进行5分钟静息态扫描,从全脑、感兴趣区、通道以及静息态网络四个层面刻画功能连接,比较健康人、MCS和VS/UWS的差异,并尝试识别可用于区分两类意识障碍的客观生物标志物。


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文章信息



研究方法


研究采用横断面设计,意识障碍患者来自中山大学附属第三医院康复科,健康对照在社区招募,时间跨度为2023年12月至2025年1月。入组要求意识障碍持续超过28天,病因包括脑卒中、颅脑外伤或缺血缺氧性脑病。所有患者均由两位对fNIRS结果设盲的师在两周内完成至少5次CRS-R评估,最终确定为VS/UWS或MCS。

近红外信号采集使用730/850 nm双波长连续波模式,采样率11 Hz,布有24个光源和24个探头,按国际10-20系统在头皮上形成63个有效通道。研究者根据MRIcro的Brodmann分区把通道划归到前额叶皮层、运动前皮层、Wernicke区、感觉运动皮层和视觉皮层五个感兴趣区,并细分左右半球。


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图1  fNIRS光极配置


数据采集在安静无外界刺激的房间中进行,床头摇高30°,连续记录5分钟静息态信号。整体分析流程如图2所示。预处理在MATLAB中完成,结合Homer2、NIRS-KIT和BrainNet Viewer工具箱:去除10秒、剔除变异系数过高的坏通道,转换为光密度后用样条插值校正运动伪影,再以0.01—0.1 Hz带通滤波抑制呼吸、心跳等生理噪声,最后通过修正比尔—朗伯定律得到含氧、脱氧和总血红蛋白浓度。后续功能连接分析全部基于稳健性更好的总血红蛋白HbT。


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图2 分析流程


研究分别构建了全脑平均功能连接、ROI到ROI的连接矩阵和63通道之间的连接矩阵,并以多种子点相关法刻画感觉运动、听觉、额顶、默认模式和视觉五个静息态网络,各网络的种子点位置和连接如表1所示。统计层面采用方差分析或两样本t检验,并以性别、年龄、病因和病程作为协变量,所有结果经FDR校正,并用ROC曲线和留一法交叉验证下的支持向量机评估个体水平的分类能力。


表1  健康参与者和DOC患者静息态种子点网络连接分析中各种子点的位置及其相关连接

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研究结果


1. 健康人与意识障碍:全脑功能连接显著受损

研究共纳入 101 名受试者,包括 26 名 VS/UWS 患者、26 名 MCS 患者与 49 名健康对照,脑出血为首要病因。三组对比显示,健康对照、MCS、VS/UWS 的全脑平均 z 值依次降低且差异显著。相较于健康人群,意识障碍患者前额叶、运动前区、感觉运动皮层、Wernicke 区出现广泛功能连接下降,提示意识障碍存在弥漫性脑网络整合障碍。


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图3 健康对照者与意识障碍患者的全脑功能连接对比  


2. MCS 与 VS/UWS:高阶脑网络连接差异显著

校正性别、年龄、病因及病程后,MCS 患者在双侧前额叶、双侧感觉运动皮层、右侧 Wernicke 区 — 左侧感觉运动皮层的功能连接,显著高于 VS/UWS 患者。通道级分析进一步筛选出 5 条稳定差异连接:Ch3—Ch11、Ch4—Ch26、Ch4—Ch29、Ch9—Ch21、Ch20—Ch50,集中分布于双侧前额叶与左侧运动前区(图 4)。可见 MCS 保留更多前额 — 运动 — 语言高阶网络连接,而 VS/UWS 呈现明显的脑网络解体特征。


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图4 校正后MCS和VS/UWS患者的全脑功能连接分析

A 基于ROI的功能连接t值矩阵B 两组间显著ROI–ROI功能连接的小提琴图C 校正后两组间显著的基于通道的功能连接D 两组间显著通道–通道功能连接图


3. 功能连接与临床评分:脑连接越强,意识表现越好

Pearson 相关分析显示,Ch3—Ch11、Ch4—Ch26、Ch4—Ch29、Ch20—Ch50四条连接强度,与 CRS-R 总分呈显著正相关。亚量表层面:Ch20—Ch50关联视觉评分;Ch3—Ch11、Ch4—Ch26、Ch4—Ch29关联运动评分;双侧感觉运动皮层连接关联言语评分(图 5)。前额叶 — 运动相关脑连接越完整,患者视觉、运动、言语等行为表现越佳。


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图5 DOC患者CRS-R评分与全脑特征之间的相关分析

A–D CRS-R总分与通道对3-11、4-26、4-29、20-50功能连接的相关E CRS-R视觉评分与通道20和50功能连接的相关F–H CRS-R运动评分与通道对3-11、4-26、4-29功能连接的相关I CRS-R言语评分与左右感觉运动皮层之间功能连接的相关


4. 优区分标志物:跨半球连接与听觉网络

ROC 曲线与支持向量机分析显示:全脑通道特征中,Ch4—Ch29区分效能优,AUC=0.818、准确率 76.92%,Ch9—Ch21 次之(AUC=0.817);ROI 层面,双侧感觉运动皮层连接准确率达 69.23%(图 6)。静息态网络中,听觉网络表现佳,AUC=0.803、准确率 73.08%;默认模式、额顶网络 AUC 分别为 0.802、0.800,各特征分类性能详见表 2。


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图6 区分MCS与VS/UWS患者的ROC曲线及分类准确率

A 全脑平均z值的ROC曲线B 基于ROI的功能连接的ROC曲线C 基于通道的功能连接的ROC曲线D 基于网络的功能连接的ROC曲线


表2 静息态特征区分MCS与VS/UWS的分类性能

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5. 网络连通性梯度:意识水平与脑整合呈正相关

基于各网络差异脑区构建特征图,提取平均 z 值与 CRS-R 总分关联分析:感觉运动、听觉、额顶、默认模式、视觉五大网络连接强度,均与 CRS-R 总分显著正相关;视觉、感觉运动、听觉网络还分别匹配视觉、运动亚量表评分(图7)。证实意识状态与脑网络连通性呈连续谱,意识水平越高,脑网络整合越有序。


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图7 MCS和VS/UWS患者中CRS-R总分与基于种子点的网络连接的相关性

A 感觉运动网络;B 听觉网络;C 额顶网络;D 默认模式网络;E 视觉网络



结论与展望


这项研究通过静息态fNIRS技术,系统阐明了意识障碍患者全脑及脑网络功能连接的损伤规律。相较于健康人群,意识障碍患者呈现弥漫性全脑与网络功能连接受损;VS/UWS患者的连接损伤较MCS患者进一步加重,主要集中于前额叶、感觉运动区、Wernicke区,以及听觉、额顶、默认模式三大网络。同时,这些功能连接差异与CRS-R总分及视觉、运动、言语亚量表得分显著相关,跨半球长程连接与听觉网络可作为区分两类患者的关键生物标志物,实现约77%的个体分类准确率。

研究结果为客观识别意识障碍患者残存意识、区分MCS与VS/UWS提供了可靠神经证据,也为意识障碍床旁评估提供了有效技术路径。未来可进一步扩大样本量,开展多中心验证并纳入不同病因、病程患者;深入解析脑深部结构与皮层网络连接的关联机制;融合任务态范式、长期随访与机器学习方法,推动fNIRS从意识分类工具升级为预后评估工具,为意识障碍精准诊疗与康复监测提供科学支撑。


原文信息链接

Wu, S., Zhu, B., Ye, Z., Cai, H., Yin, M., Ai, Y., Yu, X., Zheng, F., Chen, A., Wang, R., Zhang, Y., Di, H., Hu, N., Hu, X., & Zhang, L. Functional connectivity in whole-brain and network analysis differentiates minimally conscious from unresponsive patients: a resting-state fNIRS study. Journal of Translational Medicine, 2025, 23: 1093.



作者及团队介绍

共同作者 Shaoping Wu、Bohan Zhu、Ziying Ye 来自中山大学附属第三医院康复医学科,长期从事意识障碍的临床评估与神经影像研究。通讯作者 Xiquan Hu、Liying Zhang同属该科室,团队聚焦脑损伤后意识障碍的多模态评估、康复干预与神经可塑性机制,在fNIRS、fMRI、EEG多模态融合及其重症脑损伤应用领域持续产出成果。第二单位为杭州师范大学浙江—比利时意识障碍联合实验室、国际无反应觉醒综合征与意识科学研究所,由 Haibo Di,专注意识障碍国际比较研究与理论建模。本研究受国家重点研发计划(2022YFC3601200、2022YFC3601204)及中山大学附属第三医院相关临床研究项目资助。


关于维拓启创

维拓启创(北京)信息技术有限公司成立于2006年,是一家专注于脑科学、康复工程、人因工程、心理学、体育科学等领域的科研解决方案供应商。公司与国内外多所大学、研究机构、企业长期保持合作关系,致力于将优质的产品、技术和服务带给各个领域的科研工作者,为用户提供有竞争力的方案和服务,协助用户的科研工作,持续提升使用体验。

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