經顱直流電刺激對基于偏定向相干因效腦網絡特征的影響

金榮杭 羅志增＃* 史紅斐

1（杭州電子科技大學智能控制與機器人實驗室，杭州 310018）

2（浙江大學醫學院附屬第四醫院， 浙江金華 322000）

引言

經顱直流電刺激（transcranial direct current stimulation， tDCS）是一種通過微弱的恒定電流使大腦皮層發生極化從而改變皮層興奮性的非侵入式神經調控技術［1］。按刺激電流極性的不同，tDCS 可分為陽極刺激和陰極刺激。有研究表明，陽極刺激增強皮質的興奮性，使神經元膜電位去極化；陰極刺激則降低皮質興奮性，使靜息膜電位超極化［2］。tDCS 具有刺激電流小、極性和位置可調、安全性高、操作方便等優點［3］，可調控人腦神經活動、促進腦功能連接重建，實現神經調節機制的可塑性變化。近5年來，功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）和單光子發射斷層成像（positron emission computed tomography，PET）等現代成像技術和腦電信號分析手段的不斷成熟，使單純電刺激影響腦活動的研究進入到了更深層次的腦組織分析和神經系統的層面，tDCS 技術再度成為了研究熱點［4］。本研究基于偏定向相干（parietal directed coherence， PDC）因果分析方法，構建被試在不同tDCS 范式下的運動想象因效性腦網絡模型，利用復雜網絡模型理論，提取因效性腦網絡的有效特征，為運動想象的腦連接狀態以及皮層活躍性評估提供有效測度和理論支撐。

運動想象（motor imagery，MI）具有激活大腦自身細胞可塑性的潛力［5］，可加速修復外部肢體與大腦間的神經功能連接，即人體做真實肢體運動與肢體運動想象但無明顯動作輸出的情況下，大腦的感覺運動皮層區均處于活躍狀態。Irma 等［6］研究發現，陽極tDCS 刺激右側主運動區能夠提高左手運動想象的分類識別率。孟獻龍等［7］通過經顱直流電刺激主運動區和輔助運動區發現，同時刺激輔助運動區和主運動區能更加有效地改善運動想象腦功能網絡特征。Jana 等［8］發現tDCS 陽極刺激主運動區不僅能調節和增強運動想象，還能誘導產生在靜息狀態下不會發生的自主運動想象。由此推斷，tDCS 刺激主運動區能有效調節運動想象。

利用腦網絡對腦功能機制和腦認知狀態進行基礎研究具有重要的意義［9］。目前，已有研究人員應用tDCS 對腦卒中患者的腦網絡進行研究。Darkow 等［10］利用tDCS 刺激卒中后失語癥患者的M1 區，改善了患者腦功能的整體正?；?，增加了腦網絡內部通信。Lefebvre 等［11］的研究結果表明，tDCS 結合常規康復訓練對于改變慢性卒中后患者感覺運動皮層的腦網絡結構具有積極作用。Hordacre 等［12］研究卒中后患者實施tDCS 后腦功能網絡連接性變化情況，顯示腦連通性增強。大量的研究表明tDCS 對腦網絡存在一定影響。因此，基于腦網絡，分析研究tDCS 對運動想象的影響具有重要意義。然而目前大多數研究都是基于皮爾遜相關系數或者相位同步構建腦功能網絡，分析tDCS 對運動想象的影響，但腦功能網絡構建是基于不同腦區間信號強度的統計關系，兩個節點間的功能連接是無向的。因此，功能網絡不能用于描述腦區間的動態信息流向，僅從腦功能網絡的角度分析tDCS 對運動想象的影響勢必存在缺陷。而在功能網絡基礎上發展起來的因效網絡，不僅體現了節點間的功能連接，而且反映了節點間的因果關系［13］，可將不同大腦功能區間的相互作用描述成動態的信息流。因效性腦網絡能更加有效地反應腦網絡連接變化情況。

本研究以功能腦區通道信息流入、流出率為局部特征，平均聚類系數和全局效率為全局特征，研究tDCS 對運動想象因效性腦網絡特征的影響，探索特征差異的神經生理調節機制。

1 材料與方法

1.1 實驗對象

實驗被試共16 位，男8 位，女8 位，年齡（24±2）歲，均為右利手，身體狀態良好，受教育水平相當。每位被試在刺激前后均要求完成左、右手抓握茶杯兩種運動想象范式各20 次的實驗任務，并記錄相應數據。所有被試已被告知實驗具體流程以及潛在風險，并簽署了知情同意書。

1.2 設備及參數設置

腦電信號采集設備為博?？倒镜?4 導聯腦電采集儀，同時采用西班牙Neuroelectrics 公司的4×1高精度經顱電刺激儀進行刺激，腦電信號的采樣頻率設置為1 000 Hz。

本研究將刺激的目標區域定為右側主運動區（C4）和左側主運動區（C3）。刺激方式分為陽極刺激、陰極刺激和偽刺激。范式1：陽極置于C3 點，陰極置于右眼眶上側（Fp2）；范式2：陰極置于C3 點，陽極置于右眼眶上側（Fp2）；范式3：陽極置于C4點，陰極置于左眼眶上側（Fp1）；范式4：陰極置于C4 點，陽極極置于左眼眶上側（Fp1）。刺激電流的發放時序如圖1 所示，陰／陽極tDCS 刺激電流為1 mA，刺激開始和結束均有30 s 淡入淡出時間，電流慢慢由0 變化到1 mA，使被試不會感到過度異樣的感覺，1 mA 電流刺激時長20 min。偽刺激組的電流刺激大小設置為1 mA，時長2 min，具有相同時長的淡入淡出時間，使得被試在與真實刺激的感覺上沒有差異。刺激電極在10-20 國際標準導聯分布中的物理位置如圖2 所示。

圖1 刺激電流發放時序。（a） 偽tDCS 電流（b） 陽極／陰極tDCS 刺激電流Fig.1 Timing of stimulus current discharge. （a）sham tDCS current （b） cathode／ anode tDCS current

圖2 刺激電極的位置分布Fig.2 Position distribution of stimulation electrodes

在運動想象腦電信號采集過程中，眨眼難以避免， 眼球或眼皮運動等引起的眼電信號（electrooculogram， EOG）沿顱骨傳播與腦電信號發生融合，使EEG 產生偽跡。為濾除眼電偽跡，每輪實驗中，腦電采集設備需要連續同步采集受試者的EEG 及額外獨立的EOG 信號，以便EEG 預處理消除偽跡。

1.3 運動想象實驗范式

文獻［14］的研究表明，視覺和聽覺引導引導運動想象能提高運動想象皮層活躍度，增強運動想象效果。為了盡可能排除視覺刺激對運動想象的影響，本研究選用左、右手抓握茶杯的視頻異步引導被試進行左、右手運動想象任務。以被試執行右手運動想象任務為例，具體實驗模式的實施時序如圖3 所示。

圖3 運動想象實驗流程Fig.3 Flow chart of motor imagery experiment

實驗時被試坐在扶手椅中，顯示屏放距離被試1.5 m，與其眼部水平的位置。整個實驗過程中被試正視顯示屏。當屏幕抓握茶杯的視頻時，提示被試開始準備運動想象，準備時間3 s；當屏幕上出現“start”字樣時，被試開始運動想像任務，運動想象時間10 s。當屏幕變為白屏時，提示被試結束運動想象進入5 s 的放松狀態。每位被試重復運動想象實驗10 次。

1.4 因效性腦網絡構建

根據多導聯頭皮EEG 構建因效性腦網絡，首先需要選取導聯數目并將各導聯作為一個節點，之后采用因果分析方法量化各導聯信號間的相互作用關系，然后把量化結果作為各導聯間的有向連接關系，從而建造大腦的因效網絡。格蘭杰因果性分析［15］（Granger causality analysis， GCA）是其中一種因果分析方法。為分析不同腦區間的動態信息流向，本研究選用在GCA 基礎上發展起來的偏定向相干因果分析方法構建因效網絡。

為了實現對運動想象的因效性網絡構建，以EEG 信號為基礎，對給定長度為N的EEG 時間序列x（n） ∈RM，利用p階多變量自回歸模型（multivariate autoregressive，MVAR）求系數矩陣Ar，其具體數學表達式為

式中，w表示白化噪聲矢量，RM表示導聯數目為M的EEG 數據段。式（1）計算所得Ar為M×M維系數矩陣，其具體數學表示形式為

式中，r＝1，2，…，p。aij（r） 表示區域i到區域j的線性影響。

將Ar轉化到頻域：

模型階數p越大，其描述對象樣本的能力越強。但是階數越高，參數越多，容易造成過擬合的現象。一般由信息量準則（Akaike's information criteria， AIC）與貝葉斯信息準則（Bayes information criterion， BIC）綜合確定階數。為了簡化計算，本利用AIC 準則獲取MVAR 模型的滯后階數p，AIC的定義為

式中，L為模型參數的似然函數，k表示參數個數。AIC 準則通過計算最小AIC 值找到最優階數，本研究計算獲得階數p＝9。從區域j到區域i的PDC 網絡連接參數定義為

式中，Aj（f） （j＝1，2，…，M）為矩陣A（f）的列向量，Aij（f）為矩陣A（f）第i行，第j列的元素。為根據MAVR 參數進行變換獲得的連接測度，其具體表示如下：

一般而言，計算的是某一段頻率下，各個通道間因果性的平均PDC 值，即：

徐佳琳［16］的研究表明，大腦在進行肢體運動想象時，運動想象EEG 節律（mu 節律）會在相應的腦區發生變化，表現出顯著特征。本研究選擇mu 節律的頻帶特征運算。

1.5 閾值選擇

不同的閾值將對因效性腦網絡的拓撲結構產生直接的影響，因此閾值的選擇關系到腦網絡構建的好壞。閾值選擇過大有可能遺漏一些重要的連接邊；選擇太小則會增加不必要的連接邊。由于閾值對構建的腦網絡有直接影響，因此不管是功能性腦網絡還是因效性腦網絡，閾值的選擇都是重點問題?；谀X網絡的特性，選擇閾值需要遵循以下3個原則［17-18］：

1）閾值的選擇應該盡量使得構建的腦網絡中不存在孤立的節點，以此來保證腦網絡的完整性；

2）閾值的選擇應該使得腦網絡具有較高的全局效率和局部效率，保證腦網絡的小世界特性不被破壞；

3）在對比實驗中，閾值的選擇應該在保證腦網絡小世界特性的前提下盡量相同，減少閾值差異對腦網絡特征的影響。

本研究設置閾值步長為0.002，基于上述原則最終選擇的閾值如表1 所示。

表1 不同范式刺激下左、右手運動想象因效性腦網絡閾值δ 選取Tab.1 Selection of threshold δ of effective brain networks due to effects of left and right hand motor imagination under different paradigms

確定δ閾值后，對因效性腦網絡進行閾值處理，獲得0-1 關聯矩陣，其表示如下：

aij ＝1 表示通道i和通道j之間具有較強的關聯性。

1.6 測度選擇

因效性腦網絡構建完成后，利用復雜網絡的測度方法可以得到腦功能網絡的特征參數。經顱直流電刺激前后，在網絡特征參數上的異同，可以反映出刺激對大腦內部連通特性的影響［19］。

1.6.1 通道信息流入、流出率

腦功能網絡的連通增率（connectivity increment rate）是以功能皮質區域為中心的區域特征網絡，它反映了網絡位置和連通性的變化，并減少了網絡信息的丟失［20］。本研究基于因效性腦網絡和連通增率提出了通道信息流入、流出增率，反映通道信息流向的變化情況，其表示如下：

式中， CI 表示通道i的信息流入率，CO 表示通道i的信息流出率，PDCij表示通道i和通道j間因果性的PDC 值，aij如式8 所示，V表示所選功能腦區通道的集合。

1.6.2 聚類系數

聚類系數是衡量腦功能網絡內部集群特性和連接緊密程度的重要參數，表示網絡中某節點的鄰接點又互為鄰居的可能性，聚類系數越大，腦功能網絡內部節點連接越緊密。如網絡中節點i的聚類系數是指與節點i相鄰的節點中實際存在的邊數Ei與鄰居節點中可能存在的最多邊數之比，定義為：

式中，Ei為節點i鄰居間實際連接的邊數，ki表示節點i具有的鄰節點數，ki（ki-1）／2 表示在這個ki鄰節點之間最多可能有的邊數。由于復雜網絡中節點數比較多，因此不去研究網絡中每個節點的聚類系數，而是分析整個網絡的平均聚類系數，對無權網絡中所有節點的聚類系數取平均就可以得到整個網絡的平均聚類系數，定義為

式中，N為整個網絡中的節點數。

1.6.3 全局效率

全局效率體現網絡整體的信息傳遞能力，是用來描述網絡整體屬性的，相比于局部效率，全局效率更能夠反映網絡的實際情況。全局效率越大，網絡的連通性也好，各節點間信息傳輸效率更快，定義為

式中，N為整個網絡中的節點數，dij表示節點i與j之間的距離，即連接兩個節點的最短路徑的邊數。

1.7 統計學分析

基于t檢驗選擇通道信息流入、流出率，聚類系數和全局效率等因效性腦網絡的特征參數，對被試偽刺激和不同tDCS 實驗范式刺激后進行顯著性分析。本研究選用α＝0.05 的統計顯著水平，通過計算檢驗統計量，查相應界值表確定P值。若P＞0.05 則稱差異無統計學意義；若P＜0.05，則認為差異具有統計學意義。

2 結果

經顱直流電刺激對運動想象腦功能網絡因果效應的影響分析時，采用運動相關Fz、FCz、Cz、C1、C2、C3、C4 通道EEG 信號。

2.1 運動腦區通道信息流入、流出率對比分析

根據左、右手抓握茶杯的運動想象，分別選擇與左臂運動密切相關的C4 電極和與右臂運動密切相關的C3 電極為區域中心，運動相關電極Fz、FCz、Cz、C1、C2、C3、C4 為運動腦區通道集合，進行通道信息流出、流入率對比分析，運動腦區通道信息流入率、流出率對比如圖4 所示。圖4（a）結果顯示，偽刺激和陽極刺激C4 后的運動腦區C3 通道信息的流出／流入率分別為0.161±0.009／0.209±0.008，0.189±0.007／0.240±0.016，差異較為顯著（P＜0.05）。陰極刺激C4 后的C3 通道信息流入率為0.170±0.009，與偽刺激相比差異較為顯著（P＝0.018），C3 通道信息的流出率為0.153±0.012，與偽刺激相比差異不大（P＞0.05）。由圖4（b）可知，被試在進行左手運動想象任務時，偽刺激和陽極刺激C4 后的運動腦區C4 通道信息的流出／流入率分別為0.142±0.014／0.193±0.013，0.223±0.025／0.258±0.023，差異顯著（P＜0.01）。陰極刺激C4后的C4 通道信息流出率為0.109±0.009，與偽刺激相比差異顯著（P＝0.009），C4 通道信息流入率為0.184±0.008，與偽刺激相比差異不大（P＞0.05）。由此可以推斷陽極刺激能提高通道信息交流的頻率，陰極刺激則會降低對應通道的信息流出，進而導致同一功能腦區中的其他通道的信息流入下降，一定程度上降低了通道間的信息交流頻率。圖4（c）和圖4（d）的結果與圖4（a）和圖4（b）的結果趨于一致。

圖4 運動腦區通道信息流入、流出率對比。（a）左手運動想象C3 通道；（b）左手運動想象C4 通道；（c）右手運動想象C3 通道；（d）右手運動想象C4 通道Fig.4 Comparison of channel information inflow and outflow rates in motor brain regions. （a） Left hand motor imagery C3 channel； （b） Left hand motor imagery C4 channel； （c） Right hand motor imagery C3 channel； （d）Right hand motor imagery C4 channel

2.2 平均聚類系數對比分析

圖5 是左、右手運動想象在不同范式tDCS 刺激后的平均聚類系數C分析結果。被試執行左手運動想象任務時，陽、陰極刺激C4 后的平均聚類系數分別為0.817±0.021、0.356±0.037，與偽刺激的平均聚類系數0.585±0.046 相比，差異均十分顯著（P＜0.01）。而陰、陽極刺激C3 則與偽刺激相比差異不大（P＞0.05），陰、陽極刺激C3 后，被試執行右手運動想象任務的結果與左手運動想象任務趨于一致。由此可以看出陽極刺激與想象任務相關的功能腦區能增加不同腦區之間的緊密程度，陰極則相反。

圖5 左、右手運動想象任務的平均聚類系數Fig.5 The average clustering coefficient of left and right hand motor imagery tasks

2.3 全局效率對比分析

左、右手運動想象在不同范式tDCS 刺激后的全局效率如圖6 所示。從中可以看出被試在執行左手運動想象任務時，陽、陰極刺激C4 后的全局效率分別為0.491±0.091、0.252±0.024，與偽刺激后的全局效率0.347±0.031 相比，差異顯著（P＜0.01）。陰、陽極刺激C3 則與偽刺激相比差異不大（P＞0.05）。被試在進行右手運動想象任務時，陽、陰極刺激C3 后的全局效率分別為0.492±0.025、0.249±0.011，與偽刺激后的全局效率0.359±0.028 相比，差異顯著（P＜0.01），而陰、陽極刺激C4 則與偽刺激相比差異不大（P＞0.05）。由此可以推測，在刺激與想象任務相關功能腦區時，tDCS 確實具有陽極激活而陰極抑制皮層活性的功能。

圖6 左、右手運動想象任務的全局效率Fig.6 Global efficiency of left and right hand motor imagery tasks

3 討論

Allman 等［21］研究發現tDCS 陽極刺激腦卒中患者健側的初級運動區，3 個月后經上肢運動研究量表和沃爾夫運動功能測試得分顯示真刺激組的運動功能恢復優于偽刺激組，MRI 顯示初級運動區在刺激后顯著激活。Notturno 等［22］研究腦缺血大鼠實驗發現，經過tDCS 陰極刺激后的大鼠腦梗塞面積小于對照組，而且記錄到的去極化電位明顯少于對照組，表明陰極減弱降低神經元去極化。Stagg等［23］通過功能性磁共振造影研究發現，陽極tDCS短期的刺激效應顯示，在運動輔助區和受刺激的M1區有明顯的活動性提高。Grami 等［24］對比tDCS 和偽tDCS 刺激下腦功能網絡連接情況發現，tDCS 能夠控制運動執行和心理想象，調節遠端皮層區域的活動。以上證據提示tDCS 電流影響神經元的靜息膜電位，陽極電流促進神經元電位去極化而陰極引起膜電位超極化改變，增強大腦皮質的興奮性或抑制其活動。

針對功能性腦網絡不能用于描述腦區間的動態信息流向的問題，本研究基于偏定向相干構建了因效性腦網絡，并在因效性腦網絡的基礎上結合連通增率提出了新的特征，功能腦區通道信息流入、流出率，以此作為局部特征，結合平均聚類系數和全局效率等兩個全局特征，從多個層面分析tDCS 對運動想象因效腦網絡特征的影響，通過4 種tDCS 范式實驗，陽極刺激提升活躍性，陰極刺激抑制活躍性，陽／陰極tDCS 刺激均能提高特征區分度，且與運動想象任務相關。

實驗結果表明，tDCS 刺激被試運動想象任務功能對應的運動腦區時，陽極刺激會提高刺激通道的信息流入、流出率，提高平均聚類系數和全局效率；陰極刺激運動腦區，刺激通道的信息流出率下降，平均聚類系數和全局效率降低。值得注意的是，實驗被試執行左手運動想象，tDCS 陽／陰極刺激C4 通道對C4 通道信息流入／流出率的影響效果遠大于對C3 通道信息流入／流出率的影響。由此推斷，陽極tDCS 能夠提高刺激腦區皮層神經元的興奮性，運動想象能激活相關功能腦區的神經元使其沖動并向其他腦區傳導，若被試tDCS 陽極刺激通道與運動想象任務相關腦區通道一致，則能充分激活相關腦區皮層的神經元，提高皮層活躍性，加強該腦區與其他腦區間的信息交流，進而使其相關功能腦區信息交流更加頻繁。

實驗選擇的被試均為健康的青年，但是對于年齡不同、身體狀況存在差異的人群，其大腦結構和活躍性不完全一致，因此實驗的結論存在一定的局限性，無法適用于所有情況。在未來的研究中可以擴大被試人群的類別，使研究結果更具普適性。

通過對比分析tDCS 對運動想象因效腦網絡特征的影響研究，探索特征差異的神經生理調節機制，為以后tDCS 對運動想象腦電信號特征影響的深入研究提供了一定的理論支撐和參考價值。腦電信號特征的差異無疑將為提高運動想象-腦機接口識別率創造條件。

4 結論

本研究針對4 種范式刺激和偽刺激模式下，左、右手運動想象任務的因效性腦網絡特征進行對比分析，判斷tDCS 刺激對運動想象的影響，以通道信息流入、流出率作為因效腦功能網絡的局部特征，以平均聚類系數和全局效率作為因效腦功能網絡的全局特征，探索不同tDCS 刺激方式對運動想象腦功能網絡影響的具體機制。研究結果表明，陽極tDCS 刺激能有效激活該腦區皮層的活躍性，使腦區間信息交流更加頻繁，增加腦網絡的聚集程度，增強腦網絡的連通性，提高腦網絡的全局效率。陰極tDCS 刺激則會抑制腦區皮層的活躍性，降低腦區信息的流出，減少腦網絡的聚集程度，降低腦網絡的全局效率。未來的研究希望可以發現tDCS 刺激是否能對復雜的運動想象仍具有顯著的影響效果，同時將其運用在運動想象的識別中是否能對識別率產生顯著的提升效果。