原文链接:How do you design a BOLD/fMRI study?
- 概要
BOLD/fMRI检查的实验设计可以分成三种基本类型:1)组块,2)事件相关,3)混合式。
组块设计
组块设计是最古老的功能成像模式,在fMRI发明之前就广泛用于PET检查。组块模式中任务时间(也被称为epochs)与休息时间交替进行。任务状态较高的BOLD信号“减去”休息状态时较低的BOLD信号就可以揭示大脑皮质激活的焦点区域。
组块设计是最简单最直接的fMRI实验实现模式。这种模式广泛用于临床fMRI检查中,这些检查的目的是在手术前识别功能区。在经典的“手指敲击”实验中(左图所示,在一个单独的Q&A中详细描述),患者敲击手指15秒钟,然后休息同样长度的时间。对噪声和空间畸变校正后,净BOLD信号超出一定统计阈值的区域就称为“激活”。
与其他的fMRI模式相比,组块设计具有最高的信噪比,最高的统计功率和最大的时间效率。除了上面描述的简单“开关(on-off)”式组块设计,也有更复杂的组块设计,比如,在每个休息阶段之后两种或更多种活动交替进行。
尽管有这些优点,组块设计在更复杂的神经生理学中实用性有限,特别是涉及非二进制的任务。使用简单的任务,被试可以预测简单组块(任务/休息)的顺序或持续时间,从而引入干扰变量。最后,由于组块设计需要在相对长的时间(10-20秒)中测量,血流动力学响应和fMRI信号出现时机的信息很难衡量。
事件相关设计
事件相关设计会在短而可变的时间间隔中进行一个或多个任务/刺激。这种模式提供了复杂的神经生理学实验所需的高度灵活性。事件可以是随机的,也可以混合使用不同类型的事件。被试不能预测何时将发生什么,可能会有惊喜/惊讶。事件相关设计有更好的时间分辨率,可以更好地估计血流动力学响应函数(HRF)的时间过程,使得在实验中评估“学习曲线”和实践效果,包括评估刺激时间间隔的影响成为可能。
事件相关设计的缺点有较低的信噪比,较低的统计效能,对每个被试需更长的成像时间和更多的试验。数据分析更加复杂,也更依赖于对HRF的准确建模。同时,事后分析可以在检查后对事件重新排序和重新分类,比如,可以将正确和不正确的响应分开独立进行分析。
混合设计
混合模式兼具组块设计和事件相关设计的特征,这种模式中,休息块与组块设计中的休息块相同,但任务块时事件是半随机的。混合模式倾向于保留组块设计中良好的信噪比特征,兼有事件相关设计中的灵活性。
- 参考材料
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