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人工智能

「健康及醫療人工智能」系列(7): 基於功能性磁力共振數據的神經元連接模型 

陳穎志博士  香港理工大學   醫療科技及資訊學系

2020-01-02

當受到外部感官刺激或執行認知行為的時候,人類腦部區域會被激活。功能磁力共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)是一種功能成像技術,可以通過磁力共振信號的變化來測量腦部區域神經元活動所引發的血流改變。基本原理是利用血流中帶氧和缺氧血紅素的信號對比來識別激活的腦部區域。(圖1)

(圖1) 功能磁力共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)顯示感官刺激與神經激活的關聯

從功能磁力共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)數據中,我們可以繪製腦部區域的鏈接,以節點所組成的網絡來表示。這些腦部區域網絡鏈接可以分類為解剖學,功能和有效鏈接。解剖學鏈接通常用於研究腦部區域之間的白質束。功能鏈接檢測腦部區域信號之間的同步關聯。有效鏈接是有方向性的,是指一個區域對另一個區域的直接或間接影響。基於現有知識,解剖學鏈接假設了一個腦部鏈接網絡模型。通過功能磁力共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)技術獲得的腦神經激活動態序列,量化鏈接方向的強度,從而推斷出有效鏈接的腦部網絡模型。

結構方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)是一種數學分析工具,根據功能成像數據,計算有效鏈接路徑的方向性強度。在進行路徑分析之前,我們需要根據現有研究和解剖學知識,設定因刺激而可能被激活的目標腦部區域。

本研究考慮六個腦部區域: 左內側額葉,左下額葉,左中額葉(BA 9),左中額葉(BA 10),左小腦,左下頂葉。BA 代表布羅德曼分區(Brodmann Area)。一項功能磁力共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)研究(Chan, et al. Ann. N.Y. Acad. Sci., 1145, 30-40, 2008.)招募了十一名受試者,這些受試者是大學生並且漢英雙語者。在功能磁力共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)掃描期間,通過LCD投影儀系統向受試者顯示了英語動詞,英語名詞,漢語動詞和漢語名詞,並同時獲取受試者腦部神經激活的圖像數據。根據現有研究和解剖學知識,我們設定十二條有效鏈接路徑,分別以十二個數學模型來表示。圖2 展示了這十二個數學模型所代表的有效鏈接網絡路徑。

(圖2)有效鏈接揭示人腦思維軌跡,實線表示路徑正係數,虛線表示路徑負係數。背景圖片從 http://imgkid.com/left-brain-diagram.shtml 獲得。BA 代表布羅德曼分區 (Brodmann Area)。

其中一個數學模型是: y=mx+c; y 代表左中額葉(BA 9)的神經激活信號; x 代表左下額葉的神經激活信號; m 是鏈接路徑的方向性強度; c 是噪音餘數。根據功能成像數據,推斷出鏈接路徑的強度 m=0.52(數值介乎於-1和1)。一項行為研究(Ardila, et al. Behavioural Neurology,Article ID 565871, 2015.)進行了薈萃分析(meta-analysis),以評估語言網絡及視覺感知網絡,發現中額葉(BA 9)和下額葉之間存在顯著聯繫,支持了這鏈接路徑結果。

特別鳴謝 Dr. Bin Pang, Prof. Chi-Ren Shyu, Dr. Tao Chan, Prof. Pek-Lan Khong 對此研究所作出的貢獻。

研究結果和圖片來自以下期刊論文:

  1. Chan LW, Pang B, Shyu C, Chan T and Khong P (2015) Genetic Algorithm Supported by Graphical Processing Unit Improves the Exploration of Effective Connectivity in Functional Brain Imaging. Front. Comput. Neurosci. 9:50. doi:10.3389/fncom.2015.00050
陳穎志博士 Dr Lawrence Chan
陳穎志博士
香港理工大學醫療科技及資訊學系副教授
浙江大學核醫學與分子影像研究所客席教授
港澳抗癌協會常務理事

「健康及醫療人工智能」系列:

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