6.1.4　多模态成像的意义

常用无创功能神经影像模态的时空分辨率如图6.2所示。在功能成像技术中，空间分辨率最高的fMRI通过使用超高的磁场强度在人类皮层的层状和柱状水平（如亚毫米）反映血液动力学过程，但是比起神经元的动态性，fMRI时间分辨率较低（通常几秒钟才能覆盖全脑）。EEG可以在毫秒级时间分辨率测量电活动变化，但是空间分辨率差。MEG较EEG而言，在确保高时间分辨率的基础上，提高了空间分辨率。虽然微观水平的神经过程采用现有无创成像技术难以检测到，但是中观水平（如柱状和层状水平的神经元群）可以使用高场强MRI观察到。将不同成像方法相结合的显著优点是可以同时保证高的时间和空间分辨率。将EEG和fMRI结合便是同时实现高时间和空间分辨率的多模态成像技术。最好的EEG和fMRI联合应用是在癫痫研究中，使用fMRI帮助定位癫痫病灶，EEG捕捉癫痫样放电。

图6.2　常用无创功能神经影像模态的时空分辨率（摘自Uluda，K.，et al.2014［1］）（书后附彩插）

EEG和fMRI联用的另一个重要方面是，通过分辨率的互补来观察静息态和任务态下神经元振荡的空间来源。这些研究采用非对称分析方法，在分析的同时采集fMRI数据，将EEG信号的频段功率作为统计参数自变量或回归量，进行统计参数映射分析。

在神经科学研究中，描述性测量方法已被广泛用于多物种的结构和功能数据集，表征网络拓扑的局部属性和全局属性。这些分析一致表现出了非随机拓扑结构，如高聚类和短路径长度。并且，高度连接的中心节点［hub（中心）或rich club（富人俱乐部）］相互连接形成网络。近期的研究发现了更为复杂的结构特性，如层级结构。实际上，大脑存在一种固有的空间嵌入网络，物理限制决定了嵌入式网络特性的基础，如有效的网络交流和信息加工。脑网络测量技术的应用已通过了多方面的验证，如节点和边定义的敏感性、空间和时间分辨率，以及不同观察结果之间的可靠性和可重复性。