fUS解碼獼猴的“運動傳感器”
前庭系統在維持平衡、視覺穩定、運動控制等方面至關重要，但傳統研究技術存在局限：功能磁共振成像等非侵入性技術需要讓被試在掃描儀中固定，無法通過真實身體運動精準激活外周前庭器官，只能依賴熱刺激或電流刺激（CVS/GVS），難以模擬自然條件；單細胞記錄雖時空分辨率高，但侵入性強且存在采樣偏差。

2025年7月17日，中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心（神經科學研究所）顧勇研究組及合作者在PNAS上發表了題名為“Robust single-trial decoding of physical self-motion from hemodynamic signals in the brAIn measured by functional ultrasound imaging”的研究論文。研究通過功能超聲成像（fUS）技術，在獼猴被動接受物理自運動刺激時，系統探究了大腦中與前庭自身運動相關的腦區。

該研究在腦智卓越中心顧勇研究員的指導下，博士后劉炳煜（現為深圳醫學科學院助理研究員）及博士生羅清楊為共同第一作者，腦智卓越中心梁智鋒團隊也為該研究做出了重要貢獻。
 
研究亮點
高分辨率解碼
首次在單次試驗中通過fUS信號可靠解碼物理自運動的方向和類型（準確率最高93%），時空分辨率（100 μm, 400 ms）遠超fMRI。

新腦區發現
揭示了傳統方法未明確的前庭相關區域（如V3A、M1、7m），拓展了對多感官整合的理解。

自然條件模擬
通過物理運動平臺選擇性激活前庭器官，克服了電流刺激等方法的非特異性刺激局限。

多模態驗證
結合視覺光流實驗，發現12個雙模態腦區（如MSTd、VIP），證實前庭與視覺信號的交互。

技術突破
fUS兼具高靈敏度（8-58% CBV變化）和低侵入性，為在體研究高認知功能（如導航、決策）提供了新工具。

研究結果
為測量前庭相關信號，研究人員將一個15.6 MHz超聲探頭固定在兩只獼猴頭部，同時通過六自由度運動平臺對它們施加正弦平移或旋轉運動（圖1A和B）。通過超聲圖像捕捉血流容積變化，空間分辨率為100×100 μm，冠狀面成像切片厚度為400 μm。以1 mm 步長連續獲取圖像，覆蓋范圍主要集中于兩只動物右側頂葉和顳葉皮層區域（獼猴W：前囟坐標AP 4至25；獼猴J：前囟坐標AP -3至12，圖1C）。
  圖1. 被動物理自運動刺激的實驗裝置及fUS信號。
  (A)行為實驗與fUS裝置。獼猴通過運動平臺接受被動物理自運動刺激。超聲探頭固定于硬腦膜附著腔室，腔內填充超聲耦合劑。步進電機以1毫米步長沿前囟軸連續成像。(B)平移和旋轉條件下平臺運動速度曲線。平臺以0.5Hz正弦式運動，速度呈高斯分布。(C)獼猴J的fUS成像示例。上圖：冠狀面MRI顯示藍色fUS成像范圍。下圖：fUS圖像與MRI疊加，白色區域顯示血管分布。(D)兩只獼猴的激活圖譜（FDR校正后P<0.001的相關性系數疊加于平均fUS圖像）。(E)各腦區ROI的Pearson相關系數。(F)選定ROI（D中白框）的CBV響應曲線（藍色陰影為6秒刺激時段，右側為試次平均）。(G)E中相同ROI的CBV信號比較。(H)所有ROI的CBV變化與相關系數相關性。

運動刺激誘發的fUS信號
在完全黑暗環境中，實驗動物以0.5 Hz頻率被動接受正弦平移或旋轉運動（圖1B）。每次刺激持續6秒，間隔10秒后開始下一次試驗。每種刺激條件（側向/前后平移或垂直軸旋轉）在每個實驗session中重復20次。

基于原始fUS信號，通過Pearson相關性分析發現多個腦區存在顯著激活模式（圖1D）。這些區域與傳統前庭相關區（如PIVC、2v、3a、MSTd等）高度重疊（圖1E），同時在新區域（5區、1-2區、M1、V3A、7m等）也觀察到顯著激活。

通過劃定10×10體素的ROI（圖1D白框），計算相對于基線（刺激前3.2秒均值）的CBV百分比變化（圖1F）。最大CBV變化達8.9-58.6%，信噪比優異。由于血流動力學延遲，峰值出現在第11幀（4.25±0.08秒），故選取8-13幀（2.4秒）進行跨區域比較（圖1G）。3a、M1等區域調制強度最高，且與相關性分析結果呈正趨勢（r=0.73，圖1H）。

通過跨日重復實驗（68.5%像素相關性重疊）、數據重采樣和激活體素比例量化，驗證了信號的穩定性。對照實驗排除了眼動（通過部分相關分析和固視訓練）和平臺噪音（90dB聲音回放）的干擾，證實fUS信號主要源于物理運動刺激。

這些結果表明 fUS 可在真實運動條件下穩健捕捉前庭相關腦活動，為研究前庭系統提供了新方法。

物理自運動刺激的單次試次解碼
為評估fUS信號區分不同自運動刺激的精度，在每個實驗區塊中設置兩種運動方向（側向與前后軸），以6秒時長隨機交替呈現，每種條件重復約200次（共400試次）。均值分析顯示不同運動方向的fUS信號存在顯著差異，為解碼奠定基礎。

研究人員基于前人研究開發了單試次解碼算法（圖2A）：先對圖像數據進行基線校正和跨試次歸一化，再采用線性判別分析（LDA）分類運動方向，并通過10折交叉驗證防止過擬合。結果顯示，兩只獼猴均能實現可靠單試次解碼（圖2B）：獼猴J解碼準確率顯著高于隨機水平（P<0.001），峰值達74.12%；獼猴W同樣保持全程顯著，峰值78.5%。跨時間解碼分析（圖2C）表明解碼效能集中于刺激時段，排除了歷史數據或預期信號的干擾。訓練集規模測試顯示（圖2D），當試次超過31次（獼猴J）或39次（獼猴W）時，解碼準確率顯著提升，峰值分別達82.1%和76.95%。

通過搜索光分析法（1.2秒窗口，400ms步進）發現MSTd、PCC等腦區具有穩定解碼能力。進一步對平移（刺激耳石器）與旋轉（刺激半規管）運動類型解碼時（圖2E），準確率峰值達93%，且刺激結束后仍維持較長時間顯著（圖2F）。訓練集達75次時準確率達94.5%平臺期（圖2G），LIP等區域表現突出。眼動數據解碼準確率顯著低于fUS信號（獼猴J：平移方向63.31%，運動類型75.49%），再次驗證fUS信號的特異性。

這些發現不僅證實fUS具備單試次神經解碼的靈敏度，更揭示了前庭系統在皮層表征的精細化組織模式，為開發腦機接口和臨床前庭功能障礙診斷提供了新方法論。該技術的實時性優勢（400ms時間分辨率）使其在自然行為范式研究中具有獨特價值。
 

圖2. 基于單試次的運動方向與類型解碼。

(A)LDA算法流程圖：fUS圖像經預處理后采用k折交叉驗證。(B-D)運動方向解碼結果：(B)時間解碼準確率曲線（藍色線為真實數據，灰線為100次置換檢驗均值）。(C)跨時間解碼矩陣。(D)訓練試次數與準確率關系（藍/紫線為兩只獼猴，紅線為眼動數據解碼）。(E-G)運動類型解碼：(E)時間準確率曲線，(F)跨時間解碼矩陣，(G)訓練試次數與準確率關系。

與GVS條件的對比研究
前人在無法進行物理運動刺激的fMRI/PET/MEG研究中，常采用電流前庭刺激（GVS）作為替代方案。為對比兩種刺激模式的神經響應差異，研究人員在運動平臺靜止狀態下，通過GVS技術對獼猴進行刺激：將電極非侵入式貼附于雙耳乳突，施加±2.5mA、2Hz的交流電，每次刺激6秒（間隔10秒），參數設計與物理運動實驗匹配。

fUS成像顯示，GVS可穩定激活多個腦區（圖3B），其CBV變化模式與物理運動相似（圖3C-D）。激活區域包含經典前庭區（2v、3a、MSTd等）及兩個新區域（5區、1-2區）（圖3E）。但定量分析發現：1）物理運動的CBV變化幅度顯著更大（圖3F，P<0.001）；2）不同腦區的Pearson相關系數存在差異（圖3G）；3）GVS的峰值響應延遲更長（7.25±0.37秒 vs 物理運動4.25±0.08秒，P<0.001）。

該實驗驗證了fUS技術與傳統成像研究的一致性，但GVS未能激活物理運動特有的V3A、M1和7m區。差異可能源于：①GVS參數（電流強度/頻率/位置）影響激活效果；②GVS同時刺激全部前庭終末器官，而物理運動可選擇性激活特定器官（如水平耳石器）；③物理運動伴隨體感/運動補償信號，形成多模態混合響應。

這些發現不僅驗證了fUS技術相比傳統成像方法的敏感性（如檢出GVS相關研究中未報告的腦區），更揭示了自然運動條件下前庭系統神經表征的獨特性，為臨床前庭功能障礙的精準評估提供了新見解。
 

圖3. GVS實驗。(A)實驗裝置及刺激參數（±2.5mA，2Hz）。(B)GVS激活圖譜（FDR校正P<0.001）。(C)選定ROI的CBV響應（灰色陰影為6秒刺激）。(D)試次平均CBV信號。(E)不同技術激活腦區對比。(F-G)物理運動與GVS的CBV變化(F)和相關系數(G)比較。

對物理運動和光流刺激均響應的多感覺腦區
作為自運動感知的重要信息來源，光流（optic flow）與慣性運動共同調制多個腦區。為探究前庭相關區域是否同時響應視覺運動，研究人員采用高斯速度輪廓的光流刺激（90°×90°顯示屏，圖4A），在獼猴固視狀態下記錄fUS信號。

研究發現：1）頂葉區（MSTd、VIP、LIP等）和經典前庭區（3a、2v、PIVC）均對光流產生顯著響應；2）首次在1-2區、M1、F2等動作相關區域發現視覺運動激活（可能與視覺引導行為相關）。共鑒定出12個雙模態腦區（如V3A、7a、MIP等），其前庭刺激的CBV變化更強（P=0.0063，圖4B），而視覺刺激的信號相關性略高（P=0.053，圖4C）。

特別值得注意的是，同一腦區內存在響應異質性。例如在5區（按Pandya分區），前庭信號廣泛分布于PE前部至PEa/PEip前段（AP0至+8），而視覺信號僅出現在PEa/PEip最前段（AP+8）（圖4D），提示功能亞區可能存在模態特異性處理。

這些發現不僅拓展了對多感官整合通路的認識，更說明fUS技術能有效捕捉不同模態神經表征的精細差異，為研究感知-動作協調的神經機制開辟了新途徑。
 

圖4. 光流與物理運動共激活腦區。(A)視覺刺激裝置（90°×90°顯示屏）與高斯速度曲線。(B-C)前庭與視覺條件的CBV變化(B)和相關系數(C)對比。(D)典型腦區激活圖譜（上圖視覺，下圖前庭）。
 

研究總結
本研究首次利用功能超聲成像(fUS)技術，在自然運動條件下實現了獼猴全腦前庭信號的高分辨率(100μm/400ms)檢測。通過物理運動平臺精確刺激前庭器官，成功在單試次水平解碼運動方向(峰值78.5%)和類型(93%)，并發現12個新的多感覺整合腦區。

相比傳統GVS方法，fUS揭示了更完整的神經表征圖譜，包括V3A、M1等新功能區。該技術突破fMRI的空間限制，為研究自然行為下的前庭-視覺整合機制提供了革命性工具，對腦機接口和眩暈癥診療具有重要價值。

參考文獻
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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