这一讲继续介绍脑神经影像的常用方法。上一讲提到了MRI，这一讲介绍MRI更细致的一些应用。

Diffusion MRI

Diffusion MRI同样是利用MRI的机器，但在扫描的时候我们要试图扫描水分子的运动。因为*的水分子与位于神经元中的水分子运动行为会有很大差别，*水分子在三维空间中几乎是处于*扩散（free diffusion）状态的；而神经纤维中的水分子只能按纤维的走向扩散。

基于这个想法，我们可以试图将水分子的运动规律与神经纤维束的形状、走向联系起来，这种方法叫Diffusion Tensor Image（DTI）。DTI分为两个步骤，计算水分子的Diffusion tensor，然后基于Diffusion tensor做神经纤维在三维空间中的重构。水分子扩散的范围可以用二次曲面围起来，*扩散时就是球面，在神经纤维中扩散时就是椭球面。二次曲面可以用矩阵（张量，这个叫Diffusion Tensor）表示，矩阵的特征值就是二次曲面的半轴长、最长的半轴长对应的特征向量就是神经纤维的走向，另外两个特征向量对应的是神经纤维的粗细。

如果我们做了足够的追踪，得到的比较完整的水分子的运动轨迹，就可以将他们Diffusion tensor可以计算出来的神经纤维走向与粗细计算出来，并用图像学的技术在三维图中重构出来。

CT/MRI/Diffusion MRI是最常用的三种做大脑结构性扫描图像的方法。CT和MRI是做大脑皮质结构的，MRI做出来的图分辨率会高一些；Diffusion MRI是用来扫描神经纤维束的走向的。

functional MRI

functional MRI与前面提到的(structural) MRI相对，functional MRI不是为了扫描大脑的整体结构，而是扫描特定的功能区，也就是说MRI是研究大脑结构的；functional MRI是研究大脑功能的。functional MRI通常有两种，一种是task functional MRI (task-fMRI)，另一种是rest-state functional MRI (rs-fMRI)。task-fMRI就是让被试对象进入到机器里之后按指示完成一些行为，以判断大脑相应功能区的活动；rs-fMRI就是让被试对象大脑完全放空，目的是观察在没有特殊活动下的大脑状态，并试图观察出神经纤维的相互连接的特征。

task-fMRI

task-fMRI的原理可以用这张图片说明。假设黄色的是血管，那个圈圈表示神经细胞，红色的小球表示带着氧气的血液，白色的小球表示没有氧气的血液。当神经细胞休息的时候，血细胞是比较少的，运输来的氧气也是比较少的；当神经细胞**的时候，血细胞就堵车了，运输来的氧气也就非常的多。

这个过程可以用下面的图来表述：神经元**后，新陈代谢增加，因此血流会增加，带氧气的红细胞会增加，MRI信号其实就是Blood Oxygenation level dependent (BOLD)信号。这种信号可以用来识别出**的神经元。当被试对象在做特定任务的时候，血氧会集*应大脑的某些区域，说明这些区域的神经元处于被**的状态，被**的目的就是处理这些特定的任务。

下图是fMRI原始图像序列的处理过程。因为fMRI需要在非常短的时间内做多次扫描以对BOLD讯号做采样，所以每次采样得到的图像是非常模糊的。我们的目的是把一系列模糊的图像变成最右边那种用颜色深浅标识神经活化率的图，发光区域表示在执行特定任务时，大脑的这些区域是显著活跃的。

rs-fMRI

当大脑处于放空状态时，还是会有部分区域是活跃的，这部分区域叫Default-mode network（DMN）。这是一个预备着的区域，活跃的目的是为了让大脑随时可以唤醒处理突然的外界信号。

研究大脑区域的链接还可以用图论的方法。大脑中某些区域的神经元彼此之间联系会更紧密一点，他们应该就是功能上比较协同的区域。