fUS技术新进展：实现全脑范围的功能成像和脑网络研究_

引

言

功能超声成像（fUS)是小动物脑功成像领域突破性的新技术，具有优于传统技术的敏感性和空间分辨率，而其最大优势是具有非常好的轻便性。不同于传统技术，如小动物fMRI多应用于麻醉的动物，fUS非常适合于在清醒甚至活动的动物上进行成像。这一特点为脑功能成像在神经科学中的应用提供了更多的可能性。

然而，以往的大多数fUS 研究采用线性阵列获取大脑单个切片。这就意味着，fUS成像通常都是二维的。虽然fUS探头可以固定于电机，通过电机的移动实现三维成像，但是由于电机移动速度有限，当采集很多片层时，完成一轮成像的时间（RT，repetition time）将会变得很长。如果需要检测快速的脑功能改变或者进行功能连接的研究时，采集的片层数需要控制在比较少的数量以获得足够小的RT，因此难以获得全脑范围的观察结果。

近年来，功能超声领域的科学家做了很多尝试使得fUS获得更好的全脑观察效果。新近发表于Imaging Neuroscience杂志的论文“High sensitivity mapping of brain-wide functional networks in awake mice using simultaneous multi-slice fUS imaging” 介绍了一种新的实现方式，能够在2.4秒内获得小鼠全脑的功能图像，并且具有与二维fUS同样高的敏感性和空间分辨率。该论文利用这一新方法完成了全脑范围的任务诱发反应与功能连接检测，并采用独立成分分析（ICA）在小鼠大脑中检测到多个功能网络的存在，与已有fMRI结果的对比证实这一新方法的可靠性。

可喜的是，这一全脑fUS技术已被Iconeus超声脑功能成像系统采用，配置4D探头即可在小鼠上获得论文中同样的成像效果。

探头设计

利用fUS实现三维的实时脑功成像有多种不同的方式，已有报道采用fully

populated matrix (FPM) arrays 和row-column addressing (RCA) transducers这两种方法在小动物上实现了实时三维超声功能成像。然而这些方法会显著地降低成像的敏感性，使得成像必须在去掉颅骨的动物上进行。而本篇论文采用了另一种方式——多阵列探头（multi-array probe），具有与二维fUS同样高的敏感性，因此可在不去颅骨的小鼠上进行成像。

图1. 多阵列探头示意图

上图显示了多阵列探头的设计，采用了四组平行排列的线性阵列，每一排64个阵元，与通常在啮齿动物上使用的线性阵列具有同样的参数，因此具有相同的空间分辨率与敏感性。每一排的视野宽度刚好可以覆盖完整的小鼠冠状面，因此这种探头同时可以获得小鼠的四个冠状面功能成像，而总的阵元个数为256个，可以直接在256通道的主机上使用。

图2，多阵列探头实现三维成像示意图

多阵列探头两排阵元之间的间距为21毫米，通过探头的四次机械移动刚好可以填补两排阵元之间的空白（图2，i），获得的16个冠状片层可覆盖小鼠从嗅球到中脑的范围（图2，iv），两个片层间距0.525mm，而每一片层厚度约0.5mm，因此这16个冠状片层基本可以涵盖这个范围内全部的脑功能信息。四个位置的成像共用时2.4秒，因此最终得到RT为2.4秒的实时三维功能图像。

图3. 多阵列探头（multiArray）与另外两种方法（multiplexed matrix；RCA）的对比。

接下来，研究人员在同一只动物上对比了多阵列探头和其它两种能够进行实时三维fUS成像的方法，FPM即multiplexed matrix以及RCA。结果发现，无论是保留颅骨还是开颅情况下，多阵列探头获得的成像效果都要明显优于其它两种方法。

实验设计

图4. 实验方法及流程

为了确定多阵列探头的性能，研究人员在小鼠上进行了任务诱发反应与功能连接检测，前者在轻度麻醉小鼠上进行，后者在清醒活动的小鼠上进行。任务诱发反应实验采用4Hz的光刺激，持续30秒，每组实验重复8个trial。图4. iv显示清醒活动小鼠实验的流程，fUS成像在Neurotar气浮笼上进行，该设备独特的优越性可保证小鼠能够快速适应头部固定的状态，并能很好地维持静息状态以获得功能连接分析所需的数据。

全脑范围的任务诱发反应

实验结果可观察到整个视觉通路对光刺激的响应，包括lateral geniculate nucleus (LGN)，superior colliculus (SC)， primary visual cortex (V1) 和 retrosplenial cortex (RS)。其中LGN，SC，和V1区的激活与fMRI中的结果一致，RS区的激活则未曾在fMRI中被检测到，但这一结果与GCaMP成像结果一致，这显示了fUS高敏感性的优势。

图5. 组水平（n=6）上的光激活地图

图6. 单个动物上的激活raster图和曲线图

此外，在单个动物单个trial水平，多阵列探头也检测到明显的响应（图6，ii，iv），这也进一步证实多阵列探头超高的敏感性。

全脑范围的功能连接

研究人员对清醒活动小鼠上得到的静息状态脑功能图像进行了多种功能连接相关的分析，包括seed-based分析，matrix分析，和独立成分分析（ICA）。

图7. Seed-based分析结果

对部分皮层及皮层下脑区进行seed-based分析，都清晰地显示了对称脑区之间的强功能连接，此外在seed-based分析的结果中也观察到相距较远的脑区间存在强功能连接的情况。

图8. Matrix分析结果

从200多个allen脑区提取的脑功能信号计算得到matrix功能连接结果，可以观察到大脑整体的功能连接情况。值得注意的是Olfactory areas和很多皮层下区域存在强功能连接，包括cortical subplate(CS)，striatum(ST)和hypothalamus (HT)，这与清醒小鼠fMRI上的结果一致。

图9. ICA分析结果

ICA在fMRI领域是一个成熟且强大的工具，能够将大脑区分出多个功能网络，包括基础感觉运动网络、语言网络、视觉网络、默认模式网络、突显网络、中央执行网络等，其中很多网络在啮齿动物中也存在。这种分析对数据质量的要求较高，而对多阵列探头获取的数据进行ICA分析后得到了非常好的结果（图9），在清醒活动小鼠上找到了十多个功能网络，包括皮层及皮层下的网络，与fMRI中的结果高度一致，这说明fUS数据同样适用独立成分分析。

总

结

多阵列探头被证实可在2.4s内获得小鼠全脑的功能图像，并且具有与二维fUS一致的优秀敏感性，无需开颅即可获得满意的成像效果。论文中检测了一种简单的光刺激在小鼠全脑范围内的激发反应，这种刺激可被很容易地替换成其它更复杂的刺激或行为任务，同样可以获得全脑的激发反应。另一方面，2.4s的repetition time足以进行全脑范围的功能连接分析和独立成分分析（ICA），可在小鼠上观察到远距离脑区间的功能连接，并分析得到多达数十个功能网络，这些功能网络参与动物的不同生理功能，在fMRI中积累了大量临床研究结果，可成为神经精神疾病研究中重要的观察指标。

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