腦磁gamma頻段對自然刺激的表徵在不同被試間具有一致性

2021-01-13 腦科學君

來源：PHI group

典型的大腦反應響應了受試者之間對自然刺激的神經表徵相似性。例如，在觀看自然電影過程中，fMRI測量發現視覺腦區的被相關（ISC）很高。但是，fMRI的電生理基礎一直存在爭議。基於時間序列的ISC分析證實，在視覺腦區的低頻波段具有顯著的被試間同步性，而gamma頻段的時間相關性較低。然而基於代表性相似性分析（representational similarity analysis，RSA）研究結果表明，gamma頻段也反映了場景表徵的典型大腦反應。

腦磁gamma頻段對自然刺激的表徵在不同被試間具有一致性

作者：Yiran Chen, Reza Farivar

01回答什麼問題？

在自然刺激場景中gamma波跨被試的典型表徵。

02如何回答？

1. 首先指出在電生理研究中，視覺區域高頻信號活躍的現象和自然刺激中被試間相關（ISC）在低頻信號顯著、而在高頻信號不顯著的現象的衝突。而gamma波已被證明可直接調諧到合成刺激的各種特徵，包括方向，大小，亮度和空間頻率。

因此作者在時間序列上利用被試間相關，時頻分析上運用代表性相似性分析(Kriegeskorte, 2008)來推導被試間相關無法捕獲的相似性度量。

2. 採用自然刺激的研究。採集了24名被試觀看2段不同電影，相同電影中處理（單眼，立體）的腦磁反應，並記錄了生物電用於去除噪音。並掃描了沒有被試的對照組。

3. 0.5HZ-300HZ帶通濾波後，為了分析時域和頻域的活動，在六個不同的振蕩頻段中進行了希爾伯特變換。6個頻段分別是delta (2-4 Hz), theta (5-7 Hz), alpha (8-12 Hz), beta (15-29 Hz), gamma1 (30-59 Hz), and gamma2 (61-90 Hz)。

4. 每段電影被編碼成10個不同的場景，在每個場景中，取樣10個不同的樣本，作者測試了是否可以從每個頻段的傳感器模式中預測電影場景標籤。

利用線性判別（LDA）訓練分類器中，將分類結果的混淆矩陣（confusion matrix,CM）轉換成表徵差異矩陣（representational dissimilarity matrices，RDM），RDM的上三角反映正確的預測，並用於計算分類準確性。

作者計算了每個影片剪輯，每個被試和每個頻段的平均分類準確性。在此分析中，將4個影片剪輯的結果取平均值，還對沒有被試的對照記錄進行了相同的分析，我們對這兩種狀況之間的每個頻段進行了樣本t檢驗（雙尾）。

5. 為了評估場景的神經表徵，作者估計了不同場景之間的代表性相似性。

6. 為了估計場景之間的結構相似性，作者將來自所有幀的視頻圖像均勻劃分為25個矩形部分。對於每個部分，我們計算了幾個幀方向的圖像指標，包括每個部分的平均亮度，均方根（RMS）對比度，平均深度和RMS深度對比度（總共四個指標）。

7. 在ROI-wise和vertex-wise做了相關研究。

圖1 分析流程圖

03用什麼證據回答？

1. 可重複前人的研究。低頻信號的ISC具有顯著意義，高頻信號的ISC有少量ROI具有顯著意義。隨著頻率的增加，視覺區域等級不斷降低，ISC持續下降。在腹側視覺通路和背側視覺通路中都發現了這種下降現象。

圖2 25個視覺腦區關於跨6個頻段的ISC

2.在vertex-wise也有相似的結果。

圖3 六個頻段內縱向ISC統計圖

3. 不同頻段的電影場景分類精度：兩個gamma頻段均在本研究對象組中顯示出高分類準確度（平均準確度分別為28.5％和36.8％）。alpha頻段顯示在有被試和無被試的對照組之間有一定的差異。

其他頻段顯示有被試和無被試之間無顯著差異。無被試組的分類性能接近理論機會水平的1/10，而gamma頻段顯示的分類性能高於機會水平。

4. 電影場景的分類和電影場景表徵的地形圖。對每個單個傳感器的數據進行分類，以確定信息傳感器的空間分布。然後將正確分類的比例顯示在地形圖上，以顯示信息傳感器的物理分布。gamma1和gamma2頻段在位於頭部後部和頭部前部的某些傳感器上均顯示出較高的正確分類比例。

圖4 單傳感器地形分類

5. 使用圖像和深度統計數據，通過將傳感器的代表性差異矩陣（RDM）與場景結構差異相關聯，來評估每個頻段的關係。對於delta帶中的深度RMS對比度，alpha帶中的深度RMS對比度，gamma2頻段中的亮度以及gamma頻段中的對比度，觀察到邊緣顯著的相關性。深度RMS對比度與gamma1和gamma2頻段的RDM顯著相關，即gamma頻段可能與複雜的場景結構密切相關。

圖5 電影場景的相似性

圖6 MEG場景表徵與深度統計數據的差異

6. 被試間代表性相關性：通過計算所有被試對RDM的平均成對相關關係進行被試間代表性相關分析。低頻段（delta，theta，alpha）都沒有表現出顯著的被試間代表性相關。在gamma頻段中，電影場景的代表性結構存在較強的被試間一致性。

圖7 各頻段的被試間代表性相關性

04結論

通過使用多元度量來估計被試間的相似度，作者首次證明了MEG所測量的自然電影場景在gamma頻段跨被試的表徵。這與以前的報告形成鮮明對比，以前的報告使用了跨MEG頻段的時間序列相似性，並且僅在低頻頻帶中才觀察到。利用此數據集，能夠使用時間相關的頻率功率變化在很大程度上複製先前的發現。

作者證明了來自MEG研究的電影場景的多元分類性能可用於得出直觀且可解釋的電影場景相似性可視化效果。作者的研究結果進一步支持了gamma頻段能表徵自然刺激場景這一重要的觀點，並擴展了這一概念以表明gamma表徵自然刺激的模式是與結構性電影場景相關，暗示了gamma頻段在深度感知中的重要作用。

05主要問題

1. 研究中使用的自然主義刺激電影是非情感性的，並且不包含任何敘事結構。被試觀看視頻下均採用了中央注視技術，這一點和傳統意義的自然刺激研究是有差異的。顯得沒那麼「自然」。

2. 被試間表徵相關性的缺點是僅使用傳感器數據所以缺少空間信息。

06啟發

1. 對於實驗設計設置了陰性對照，如沒有被試空掃的情況可以幫助確定實驗中的幹擾因素。

2. 對於自然刺激的數據預處理，可以考慮增加波段，而不是沿用對靜息態的0.01-0.1HZ的帶通濾波。

（該文獻信息量大，方法複雜，上述總結不夠全面，建議感興趣的讀者請閱讀原文。文章中的部分參照原文。）

07原文

Chen, Y., & Farivar, R. (2020). Natural scene representations in the gamma band are prototypical across subjects. NeuroImage, 117010.

主講&翻譯：高嘉祺

編輯：謝舒琪

審校：楊 志

文字：PHI課題組

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