实战指南：基于NordicNeuroLab设备和BrainVoyager的fMRI多模态刺激范式实现

本文基于一项硕士研究项目，详细介绍了如何在3T PET/MR扫描仪上，利用。

Scivaro

889人浏览 · 2025-08-25 09:31:37

Scivaro · 2025-08-25 09:31:37 发布

摘要： 本文基于一项硕士研究项目，详细介绍了如何在3T PET/MR扫描仪上，利用NordicNeuroLab公司的硬件与nordicAktiva软件，实现并交付一套完整的多模态（运动、听觉、视觉）fMRI刺激范式。文章重点阐述了实验设计、数据采集，以及如何使用BrainVoyager软件进行从数据预处理（包括脑提取、头动校正、配准、标准化等）到统计分析的完整流程。项目成功在单个健康被试上获得了预期的脑激活模式：对侧运动皮层、双侧听觉皮层及枕叶视觉皮层的显著激活。本文最后讨论了该方案的优越性、局限性（如单被试问题）及在未来临床与科研中应用的建议。

关键词： 功能磁共振成像fMRI；NordicNeuroLab；nordicAktiva；BrainVoyager；刺激范式；数据预处理；运动皮层；听觉皮层；视觉皮层；脑激活

一、引言：fMRI与刺激范式的重要性

功能磁共振成像（fMRI）是探测大脑在物理或心智活动期间神经激活的金标准技术之一。其成功的关键，除了高场强的扫描设备，更在于精心设计的刺激范式（Paradigm） 和可靠的数据分析。一个优秀的范式能有效分离任务态与静息态的大脑活动，从而精准定位特定功能对应的脑区。

本文旨在解析一个基于NordicNeuroLab辅助设备与BrainVoyager分析软件的fMRI多模态刺激方案实战案例，为相关领域的研究者和工程师提供参考。

二、实验设备与方案设计

1. 核心设备：

扫描仪： 3T Signa PET/MR（GE）。
刺激系统： NordicNeuroLab 公司的集成化解决方案。这是一个模块化系统，通常包括：
- 视觉刺激：用于MRI的专用护目镜（VisualSystem）。
- 听觉刺激：抗噪声的MRI专用耳机（AudioSystem）。
- 响应记录：响应盒（ResponseGrip）用于记录被试在任务中的按键行为。
- 控制软件： nordicAktiva 软件，用于集中控制和同步所有刺激的呈现。

2. 实验范式设计：
研究对一名健康年轻被试施加了三种经典的fMRI范式，每种范式时长均为5分12秒，采用组块设计（Block Design），包含5个周期，每个周期包含30秒的“活动”状态和30秒的“静息”状态。

范式一：左手一般运动任务 - 被试在“活动”块中重复进行左手握拳和张开的动作。
范式二：听觉任务 - 在“活动”块中通过耳机向被试播放古典音乐。
范式三：视觉棋盘格任务 - 在“活动”块中通过MRI护目镜向被试呈现闪烁的棋盘格图案。

三、数据采集与BrainVoyager预处理分析

1. 数据采集：

采集了高分辨率的T1加权结构像，用于后续的解剖定位和配准。
为每个任务范式采集了BOLD功能像。

2. BrainVoyager数据处理流程：
获取的原始数据在BrainVoyager软件中进行了标准的预处理和统计分析，流程如下：

预处理（Pre-processing）：
- 脑提取（Brain Extraction）：去除头皮、颅骨等非脑组织。
- 头动校正（Motion Correction）：校正被试在扫描过程中的头部微小运动。
- 层时间校正（Slice Time Correction）：调整不同扫描层之间的采集时间差异。
- 时间滤波（Temporal Filtering）：通常采用高通滤波去除低频信号漂移。
- 配准（Co-registration）：将功能像与高分辨率结构像进行对齐。
- 标准化（Normalization）：将个体大脑转换至标准脑空间（如Talairach或MNI），便于组间分析或报告坐标。

3. 统计分析（Statistical Analysis）：

基于广义线性模型（GLM） 对预处理后的数据进行分析。
为每个任务构建了设计矩阵（定义“活动” vs “静息”块）。
生成统计参数图，显示显著激活的脑区。

4.软件资料：

BrainVoyager | 脑科学可视乎工具-科采通

四、结果与讨论

1. 激活结果：
分析结果与神经科学经典预期高度吻合，证明了整个流程的有效性：

运动任务：引发了对侧（右侧）初级运动皮层的强烈激活。
听觉任务：引发了双侧初级听觉皮层的激活。
视觉任务：引发了枕叶视觉皮层（如V1区）和后顶叶区域的强烈激活。

2. 方案优势与局限：

优势：
- nordicAktiva软件提供了直观的界面，能够集中管理和同步多模态刺激，是“游戏规则改变者”，极大提升了实验的可靠性和便捷性。
- BrainVoyager提供了一站式、流程化的分析工具，从预处理到统计推断无缝衔接。
局限与展望：
- 单被试问题：本研究仅包含一名被试，无法进行组水平的统计推断。未来研究需纳入更多被试以进行可靠的群体脑图谱分析。
- 代码设置：文中提到在代码中设置试验时长较为耗时，这提示了图形化界面或脚本化流程仍有优化空间。
- 临床拓展：未来应纳入神经病理患者（如中风、痴呆），尽管他们可能在扫描中难以保持静止或完成任务，但这对于临床诊断至关重要。