功能超声成像（fUS）解码非人灵长类脑中的“运动传感器”
2025-07-30 来源:本站 点击次数:71前庭系统在维持平衡、视觉稳定、运动控制等方面至关重要，但传统研究技术存在局限：功能磁共振成像等非侵入性技术需要让被试在扫描仪中固定，无法通过真实身体运动精准激活外周前庭器官，只能依赖热刺激或电流刺激（CVS/GVS），难以模拟自然条件；单细胞记录虽时空分辨率高，但侵入性强且存在采样偏差。
2025年7月17日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）顾勇研究组及合作者在PNAS上发表了题名为“Robust single-trial decoding of physical self-motion from hemodynamic signals in the brain measured by functional ultrasound imaging”的研究论文。研究通过功能超声成像（fUS）技术，在猕猴被动接受物理自运动刺激时，系统探究了大脑中与前庭自身运动相关的脑区。
该研究在脑智卓越中心顾勇研究员的指导下，博士后刘炳煜（现为深圳医学科学院助理研究员）及博士生罗清杨为共同第一作者，脑智卓越中心梁智锋团队也为该研究做出了重要贡献。
研究亮点
高分辨率解码
首次在单次试验中通过fUS信号可靠解码物理自运动的方向和类型（准确率最高93%），时空分辨率（100 μm, 400 ms）远超fMRI。
新脑区发现
揭示了传统方法未明确的前庭相关区域（如V3A、M1、7m），拓展了对多感官整合的理解。
自然条件模拟
通过物理运动平台选择性激活前庭器官，克服了电流刺激等方法的非特异性刺激局限。
多模态验证
结合视觉光流实验，发现12个双模态脑区（如MSTd、VIP），证实前庭与视觉信号的交互。
技术突破
fUS兼具高灵敏度（8-58% CBV变化）和低侵入性，为在体研究高认知功能（如导航、决策）提供了新工具。
研究结果
为测量前庭相关信号，研究人员将一个15.6 MHz超声探头固定在两只猕猴头部，同时通过六自由度运动平台对它们施加正弦平移或旋转运动（图1A和B）。通过超声图像捕捉血流容积变化，空间分辨率为100×100 µm，冠状面成像切片厚度为400 µm。以1 mm 步长连续获取图像，覆盖范围主要集中于两只动物右侧顶叶和颞叶皮层区域（猕猴W：前囟坐标AP 4至25；猕猴J：前囟坐标AP -3至12，图1C）。
运动刺激诱发的fUS信号
在完全黑暗环境中，实验动物以0.5 Hz频率被动接受正弦平移或旋转运动（图1B）。每次刺激持续6秒，间隔10秒后开始下一次试验。每种刺激条件（侧向/前后平移或垂直轴旋转）在每个实验session中重复20次。
基于原始fUS信号，通过Pearson相关性分析发现多个脑区存在显著激活模式（图1D）。这些区域与传统前庭相关区（如PIVC、2v、3a、MSTd等）高度重叠（图1E），同时在新区域（5区、1-2区、M1、V3A、7m等）也观察到显著激活。
通过划定10×10体素的ROI（图1D白框），计算相对于基线（刺激前3.2秒均值）的CBV百分比变化（图1F）。最大CBV变化达8.9-58.6%，信噪比优异。由于血流动力学延迟，峰值出现在第11帧（4.25±0.08秒），故选取8-13帧（2.4秒）进行跨区域比较（图1G）。3a、M1等区域调制强度最高，且与相关性分析结果呈正趋势（r=0.73，图1H）。
通过跨日重复实验（68.5%像素相关性重叠）、数据重采样和激活体素比例量化，验证了信号的稳定性。对照实验排除了眼动（通过部分相关分析和固视训练）和平台噪音（90dB声音回放）的干扰，证实fUS信号主要源于物理运动刺激。
这些结果表明 fUS 可在真实运动条件下稳健捕捉前庭相关脑活动，为研究前庭系统提供了新方法。
物理自运动刺激的单次试次解码
为评估fUS信号区分不同自运动刺激的精度，在每个实验区块中设置两种运动方向（侧向与前后轴），以6秒时长随机交替呈现，每种条件重复约200次（共400试次）。均值分析显示不同运动方向的fUS信号存在显著差异，为解码奠定基础。
研究人员基于前人研究开发了单试次解码算法（图2A）：先对图像数据进行基线校正和跨试次归一化，再采用线性判别分析（LDA）分类运动方向，并通过10折交叉验证防止过拟合。结果显示，两只猕猴均能实现可靠单试次解码（图2B）：猕猴J解码准确率显著高于随机水平（P<0.001），峰值达74.12%；猕猴W同样保持全程显著，峰值78.5%。跨时间解码分析（图2C）表明解码效能集中于刺激时段，排除了历史数据或预期信号的干扰。训练集规模测试显示（图2D），当试次超过31次（猕猴J）或39次（猕猴W）时，解码准确率显著提升，峰值分别达82.1%和76.95%。
通过搜索光分析法（1.2秒窗口，400ms步进）发现MSTd、PCC等脑区具有稳定解码能力。进一步对平移（刺激耳石器）与旋转（刺激半规管）运动类型解码时（图2E），准确率峰值达93%，且刺激结束后仍维持较长时间显著（图2F）。训练集达75次时准确率达94.5%平台期（图2G），LIP等区域表现突出。眼动数据解码准确率显著低于fUS信号（猕猴J：平移方向63.31%，运动类型75.49%），再次验证fUS信号的特异性。
这些发现不仅证实fUS具备单试次神经解码的灵敏度，更揭示了前庭系统在皮层表征的精细化组织模式，为开发脑机接口和临床前庭功能障碍诊断提供了新方法论。该技术的实时性优势（400ms时间分辨率）使其在自然行为范式研究中具有独特价值。
图2. 基于单试次的运动方向与类型解码。
(A)LDA算法流程图：fUS图像经预处理后采用k折交叉验证。(B-D)运动方向解码结果：(B)时间解码准确率曲线（蓝色线为真实数据，灰线为100次置换检验均值）。(C)跨时间解码矩阵。(D)训练试次数与准确率关系（蓝/紫线为两只猕猴，红线为眼动数据解码）。(E-G)运动类型解码：(E)时间准确率曲线，(F)跨时间解码矩阵，(G)训练试次数与准确率关系。
与GVS条件的对比研究
前人在无法进行物理运动刺激的fMRI/PET/MEG研究中，常采用电流前庭刺激（GVS）作为替代方案。为对比两种刺激模式的神经响应差异，研究人员在运动平台静止状态下，通过GVS技术对猕猴进行刺激：将电极非侵入式贴附于双耳乳突，施加±2.5mA、2Hz的交流电，每次刺激6秒（间隔10秒），参数设计与物理运动实验匹配。
fUS成像显示，GVS可稳定激活多个脑区（图3B），其CBV变化模式与物理运动相似（图3C-D）。激活区域包含经典前庭区（2v、3a、MSTd等）及两个新区域（5区、1-2区）（图3E）。但定量分析发现：1）物理运动的CBV变化幅度显著更大（图3F，P<0.001）；2）不同脑区的Pearson相关系数存在差异（图3G）；3）GVS的峰值响应延迟更长（7.25±0.37秒 vs 物理运动4.25±0.08秒，P<0.001）。
该实验验证了fUS技术与传统成像研究的一致性，但GVS未能激活物理运动特有的V3A、M1和7m区。差异可能源于：①GVS参数（电流强度/频率/位置）影响激活效果；②GVS同时刺激全部前庭终末器官，而物理运动可选择性激活特定器官（如水平耳石器）；③物理运动伴随体感/运动补偿信号，形成多模态混合响应。
这些发现不仅验证了fUS技术相比传统成像方法的敏感性（如检出GVS相关研究中未报告的脑区），更揭示了自然运动条件下前庭系统神经表征的独特性，为临床前庭功能障碍的精准评估提供了新见解。
图3. GVS实验。(A)实验装置及刺激参数（±2.5mA，2Hz）。(B)GVS激活图谱（FDR校正P<0.001）。(C)选定ROI的CBV响应（灰色阴影为6秒刺激）。(D)试次平均CBV信号。(E)不同技术激活脑区对比。(F-G)物理运动与GVS的CBV变化(F)和相关系数(G)比较。
对物理运动和光流刺激均响应的多感觉脑区
作为自运动感知的重要信息来源，光流（optic flow）与惯性运动共同调制多个脑区。为探究前庭相关区域是否同时响应视觉运动，研究人员采用高斯速度轮廓的光流刺激（90°×90°显示屏，图4A），在猕猴固视状态下记录fUS信号。
研究发现：1）顶叶区（MSTd、VIP、LIP等）和经典前庭区（3a、2v、PIVC）均对光流产生显著响应；2）首次在1-2区、M1、F2等动作相关区域发现视觉运动激活（可能与视觉引导行为相关）。共鉴定出12个双模态脑区（如V3A、7a、MIP等），其前庭刺激的CBV变化更强（P=0.0063，图4B），而视觉刺激的信号相关性略高（P=0.053，图4C）。
特别值得注意的是，同一脑区内存在响应异质性。例如在5区（按Pandya分区），前庭信号广泛分布于PE前部至PEa/PEip前段（AP0至+8），而视觉信号仅出现在PEa/PEip最前段（AP+8）（图4D），提示功能亚区可能存在模态特异性处理。
这些发现不仅拓展了对多感官整合通路的认识，更说明fUS技术能有效捕捉不同模态神经表征的精细差异，为研究感知-动作协调的神经机制开辟了新途径。
图4. 光流与物理运动共激活脑区。(A)视觉刺激装置（90°×90°显示屏）与高斯速度曲线。(B-C)前庭与视觉条件的CBV变化(B)和相关系数(C)对比。(D)典型脑区激活图谱（上图视觉，下图前庭）。
研究总结
本研究首次利用功能超声成像(fUS)技术，在自然运动条件下实现了猕猴全脑前庭信号的高分辨率(100μm/400ms)检测。通过物理运动平台精确刺激前庭器官，成功在单试次水平解码运动方向(峰值78.5%)和类型(93%)，并发现12个新的多感觉整合脑区。
相比传统GVS方法，fUS揭示了更完整的神经表征图谱，包括V3A、M1等新功能区。该技术突破fMRI的空间限制，为研究自然行为下的前庭-视觉整合机制提供了革命性工具，对脑机接口和眩晕症诊疗具有重要价值。
参考文献
Liu B, Luo Q, Liang Z, He H, Gu Y. Robust single-trial decoding of physical self-motion from hemodynamic signals in the brain measured by functional ultrasound imaging. Proc Natl Acad Sci U S A. 2025 Jul 22;122(29):e2414354122. doi:10.1073/pnas.2414354122.
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