【腦客中國】高家紅：腦磁圖技術的現狀和展望

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各位老師和同學，大家晚上好，我是北京大學高家紅。

首先感謝羅躍嘉教授的邀請。今天在腦客中國，我的報告的題目是腦磁測量技術的現狀和展望。

腦成像技術與物理學發展

腦成像技術與物理學發展是密切相關的。給大家介紹幾個在腦磁圖發展過程中舉足輕重的，偉大的物理學家。

第一個是倫琴（Wilhelm R?ntgen），他發明了X射線，并于1901年得到了諾貝爾物理學獎。

到1979年，兩位英國科學家把X射線用到成像領域，變成二維和三維的圖像。因這個成果拿了1979年的諾貝爾生理學醫學獎。

那么談談磁共振領域的幾個里程碑。1952年斯坦福大學的Block 和哈佛大學Purcell發明了核磁共振的物理原理，在1952年獲得諾貝爾物理學獎。

后來美國科學家Lauterbur和英國物理學家Mansfield發明了核磁共振成像技術，在2003年拿了諾貝爾生理學獎。

接下來日本科學家Seiji Ogawa發展了BOLD-fMRI，標志著磁共振可以進入大腦功能成像領域。

最后是腦電和腦磁，那么腦電可以追溯到1924年，德國的外科手術醫生Hans Berger第一次用電信號記錄了腦電波。

1973年，Jesephson發明了超導的SQUID技術，因此獲得諾貝爾物理學獎。借助SQUID技術，David Cohen在1968年首次記錄了腦磁信號。

不同腦成像技術的使用場景

在做解剖結構的時候，CT磁共振是最理想的成像工具。做代謝活動，PET，SPECT，都可以用磁共振，這個技術是特別敏感的。測血流活動，我們有BOLD-fMRI技術和近紅外技術。觀察電磁活動是，我們有腦電圖和腦磁圖，總的來說，電磁信號是最能及時直接反映神經元活動的技術。

腦磁信號產生的生理基礎

那么腦磁信號產生的生理基礎是什么呢？

我們知道神經元放電有工作電位，也有突觸后的電位，我們觀察到的腦磁信號是來自于工作電位還是突觸后電位呢？實際上我們后來研究發現，腦磁信號是由上萬個并行排布的突觸，在數十毫秒內激活的突觸后電位疊加，方能形成可觀測的磁場信號。

我們新皮質中存在大量并行排布的錐體細胞，腦磁信號主要是貢獻來自于新皮層中大量平行排布的椎體細胞突觸后電位，在腦溝回中產生的切相電流。

腦磁測量技術的發展背景

我們知道腦電和腦磁是一個孿生兄弟，電場的傳播受不同腦組織和顱骨的約束，會產生扭曲、變形和信號衰減。

然而磁場的傳播不受腦組織和顱骨的影響，這樣腦磁的信號比腦電信號在信號比上有大大的優勢，同時在溯源的結果上，腦磁具有其他的優越性，或者說腦磁的空間分辨率好于腦電。

下面這張圖，左邊這張圖是David Cohen，他在1972年的麻省理工學院做了第一例腦磁信號探測。大家看中間腦磁信號的這張照片，從照片上可以看出來，他同時做了腦磁跟腦電，實驗任務非常簡單，他發現把眼睛閉上會產生非常大的α波，是在8-12 Hz的這樣一個波段。當把眼睛睜開，這個α波就立刻消失了。他連續重復了很多次，閉上眼睛那么α波出現，睜開眼睛，α波就消失。這樣的一個非常簡單的實驗證明了腦磁是可以被觀測到的。

腦磁信號的大小與超導探測技術

我們剛才看到腦電是1924年就被觀察到了，之后40多年腦磁才被發現，中間差了40年。

問題出在什么地方呢？

我們知道地球磁場是0.5 fT，地球磁場和腦磁比起來，腦磁可以說微乎其微，腦磁是地球磁場的10億分之1。所以在這么大的地球磁場背景下，測量操作磁場這個技術也就面臨著巨大的挑戰。

所以一直等到1973年，超導量子干涉儀這個技術的誕生才第一次實現了腦磁檢測。因為這個技術對磁場是非常敏感的，所以David Cohen用了SQUID的技術，才第一次實現了腦磁探測。

超導腦磁圖的歷史演變過程

從1968年、1972年第一次測量腦磁場，到腦磁圖變成一個醫學或者是科學儀器，經過很多年的迭代，1983年，四通道的探測標志著腦磁圖誕生。到1986年，發展為7通道，1989年，24個通道，到1992年，122個通道，到1998，已有306個通道，到現在為止，二十年的時間，一直是用306個通道在做。

因此，目前的腦磁圖技術基本上是固化了，沒有本質性的變化。

腦磁圖的臨床應用

目前用超導的SQUID技術做腦磁圖，它主要應用在以下幾方面，一個是臨床應用，功能區定位。

通過腦磁圖這個技術可以定位語言功能區，為神經外科手術規劃提供指導。那么當然了，我們現在功能磁共振也可以做同樣的內容，腦磁圖在臨床上是應用最廣泛的一種。

通過腦磁圖定位癲癇發作間期的肌波，為外科治療提供指導。

2019年發表的一篇文章，澳大利亞科學家Plummer在Brain發明了一種方法叫通過定位棘波早期波形，可以大大提高癲癇病灶定位的準確度。

腦磁圖近幾年在技術上，特別是溯源技術上有很大的改進，這個技術名字叫eFAST-VESTAL,是我們實驗室和UCSD的黃老師共同改進的一項技術，這是基于稀疏約束的新定位技術，這個技術可以更加有效地應用于癲癇的術前功能區定位，以及癲癇發作間期棘波的無創定位。

下面這張圖是一個病例，是一位是31歲的右側顳葉癲癇病人。

我們用金標準SEEG顱內電極檢測發現該病人的發作觸點在C2、A4和B3，我們新技術對局部的定位位置與顱內電極異常放電觸點高度吻合。我們也比較了前人發明的很多溯源技術，發現eFAST-VESTAL在癲癇的溯源定位上和金標準SSEG更加吻合。

我們利用人工智能檢測腦磁圖，癲癇棘波也達到了可喜的結果。深度學習算法EMS-Net可以用于快速檢測腦磁圖信號的癲癇異常波。

在沒有用人工智能這個方法進行檢測棘波時的傳統辦法，是醫生用肉眼檢測。一般來說，醫生采集腦磁圖信號大約需要1個小時，而腦磁圖采集頻率是1000 Hz，相當于一秒鐘采集1000個點，相當于有一個小時的數據采集，同時擁有306個通道。

所以平時要找出這些棘波的話，臨床醫生需要耗時三個小時，而用深度學習的算法5秒鐘就可以實現一個小時的測量棘波，比起我們人工肉眼看的效率提高了2000倍，而準確率也可以高達99%，完全可以替代人工。

注：上述內容在征得高家紅老師同意后，在不改變原意的情況下進行的部分文字整理。

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