layout: post title: "[心理视频]EEG/fMRI结合的脑成像研究" date: '2008-05-21T18:01:00.002-08:00' author: Qingyang tags:
<a onblur="try {parent.deselectBloggerImageGracefully();} catch(e) {}" style="margin: 0pt 10px 10px 0pt; float: left; cursor: pointer; width: 200px;" href="http://videolectures.net/mda07_demunck_eeg/"><img style="margin: 0pt 10px 10px 0pt; float: left; cursor: pointer; width: 200px;" src="http://videolectures.net/mda07_demunck_eeg/thumb.jpg" alt="" border="0" /><br />Jan de Munck</a><br /> EEG/ERP（脑电图/事件相关电位）和fMRI是脑成像研究中经常用到的研究方法，前者在被试的头皮记录大脑的电活动，后者则多记录大脑中的血液动力学信号。两者相比较而言各有优劣：EEG记录的电活动发生的相当迅速，记录的时间精度可达到1毫秒（千分之一秒），这种精度可以说是对大脑的实时记录了。而fMRI记录的信号-通常是血氧水平相关（blood-oxygen-level-dependent，BOLD）信号-则反应较慢，需要几秒至几十秒的时间才能达到峰值，而且由于fMRI的硬件的限制，对整个大脑的扫描成像通常需要1秒到3秒的时间。<br /> 而从定位的角度来讲，EEG就比不过fMRI了。目前我做听说过的最先进的EEG记录系统有512个记录电极，它最多能同时在头皮的512个点上记录数据。而且由于大脑电活动在传导到头皮之前是可能改变方向的，因此很难直接从EEG数据中得到这些活动发生的准确地点。另外，由于电信号会衰减，EEG也就很难拾取到大脑内部深层结构的活动，只能记录大脑皮层的电信号。这就造成EEG/ERP研究的定位不是十分可靠——当然科学家们正在想法设法运用各种数学模型和算法来提高EEG/ERP的定位精度。与EEG/ERP相比，fMRI则有着无可比拟的定位精度——精确到毫米。这意味着，一旦我们发现与实验任务相关的信号，我们可以精确的判断出来这个信号来自何处。<br /> 简单总结一下，EEG<span class="fullpost">有着很高的时间精度，我们却很难从中得知信号来自何方。我们知道大脑在执行某任务时的变化却不知道此那个脑区对这些变化负责。而fMRI可以告诉我们当我们执行某任务时那一部分大脑最为活跃，可是却又不能知道它干了些啥。很痛苦，哈。<br /> 说道这里，我猜你有话要说了吧我的读者？为什么不把两者结合起来呢？用EEG告诉我们大脑在干什么，用fMRI告诉我们究竟是那一部分大脑在做这件事，从而在时间和空间结合的角度上来研究我们的大脑功能。嘿，科学家们也这么想，不过真正这样做的却不多。这里面的原因是多样的。首先，EEG和BOLD信号在性质上不同，我们必须想办法找到把它们关联起来的方法。这就要做很多的工作，包括去除两种信号中的种种噪音和环境的影响，包括数学模型的建立，还要找到能用这两种方法都可以有效进行研究的实验任务，等等等等.... ....<br /> 我一直有兴趣能将不同的脑成像方法结合起来进行做通道的研究，现在机会来了。我们实验室最近决定向这个方向发展一下，起因在于一个在我们实验室工作的本科生Will对这个感兴趣，想往这个方向发展。我们实验室同时拥有EEG,MEG(脑磁图)记录仪和MRI扫描仪，而且这些仪器都在一处，这样的实验室配置放眼全世界也屈指可数。这样方便的条件使得这个想法能得以轻松的实现。我的导师制定我来帮助Will共同进行这个方向的研究，大概是看定我既有EEG/ERP研究经验，又有fMRI研究经验吧。虽然我研究生时完成过几个ERP实验，又学习了一年多的fMRI，但是对这两个领域自认只知皮毛。不过我想这个新的项目可能让我能学到更多，获得更多的研究经验。虽然难度小不了，但是我还是小小的兴奋起来。<br /> 今天在查资料的时候发现了videolectures.net这个网站上有几个讲座视频是探讨这个问题，觉得很有启发，把它们放到这里，同心理学爱好者们共享，希望不久的将来，我也能跟大家分享我的心得。<br /><br /><a href='http://videolectures.net/mda07_demunck_eeg/'><br /> <img src='http://videolectures.net/mda07_demunck_eeg/thumb.jpg' border=0/><br /> <br/>EEG/fMRI correlation analysis. A data and model driven approach</a><br/><br />Jan de Munck<br /><a href='http://videolectures.net/mda07_eichele_mi/'><br /> <img src='http://videolectures.net/mda07_eichele_mi/thumb.jpg' border=0/><br /> <br/>Multimodal Imaging: EEG-fMRI integration</a><br/><br />Tom Eichele<br /></span>