皮层下神经元活动与大尺度脑网络高度相关。尽管脑电图（EEG）记录提供了较高的时间分辨率和较大的覆盖范围来研究整个大脑活动的动力学，但是皮层下信号检测的可行性尚有争议。来自日内瓦大学的Martin Seeber等人在NATURE COMMUNICATIONS杂志发文，该研究探讨了了头皮脑电是否可以检测并正确定位放置在中央丘脑和伏隔核中的颅内电极记录的信号。放置在这些区域的深部脑刺激电极（DBS）可与高密度（256通道）EEG信号同时记录活动。在三名闭眼休息的患者中，研究者发现从颅内发出的alpha信号和脑电溯源分析的结果之间存在显著相关性。 脑电溯源分析给出的信号与颅内DBS 电极给出的信号高度相关。因此，该研究提供直接证据表明头皮脑电确实可以感知皮层下信号。
【前言】
脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）具有高时间分辨率和良好空间分辨率，能作为强大的工具来研究大脑神经活动。通过将溯源分析方法应用于头皮记录，可以以毫秒的分辨率重建特定大脑区域中的神经元活动，从而实现全脑神经网络的实时成像。
使用非侵入性方法定位神经元活动的准确性和精确度仍是一个有争议的问题。评估放射源定位精度的黄金标准之一是评估因临床目的植入皮质下或颅内电极的患者的颅内记录。最常见的情况是，在药物耐受性癫痫患者中，在手术前通过使用颅内记录来确定癫痫病灶的定位。这种记录提供了一种独特的可能性，即通过头皮EEG信号的溯源分析来估计癫痫病灶的大致位置（在大多数情况下为刺激区域），并与以高空间精度记录下相同活动的颅内电极的位置进行比较。尽管两个信号记录通常不会同时执行记录，但是癫痫活动的产生基于特定的脑区，使得能够比较不同时间点进行的记录。这些研究表明，高密度头皮脑电图对癫痫病灶定位的精确度平均约为±15毫米。使用癫痫成功手术后的切除区域作为定位的基础研究表明，脑电源成像分析（EEG source imaging,ESI）成功地以大约85％的准确度识别了癫痫区域。其他研究将EEG或MEG源定位分析与颅内诱发电位、电皮层刺激或功能磁共振成像（fMRI）进行比较，也证明了使用这些非侵入性技术的源定位精度。
然而，相关的问题是，是否可以通过头皮脑电图或MEG来感知大脑深层结构中的活动。人们普遍认为，从头皮记录中看不到深层大脑结构的活动，但一些EEG和MEG研究已经发表，声称能够确定皮层下结构的活动。但是，尚未提供对此论点的直接支持性证据或反对证据。
在这项工作中，研究者旨在通过同时记录位于皮层下区域电极和高密度（256通道）头皮电极来研究这个问题。在深度脑刺激（deep brain stimulation, DBS）治疗的框架下，分别记录在丘脑和伏隔核中植入了电极的Tourette综合征（Gilles de Tourette Syndrome, GTS，又名抽动-秽语综合征）和强迫症（obsessive–compulsive disorder, OCD）患者的颅内脑电信号和皮层脑电信号。然后可以将深层结构的直接局部电极记录，与根据头皮脑电图溯源分析重建的大脑区域中虚拟电极的活动进行比较。研究者报告了颅内记录的信号和在接近实际电极位置的溯源分析信号之间存在显著相关性，因此提供了直接证据表明头皮脑电图确实检测到皮质下神经元活动，可以使用源成像技术对其进行重建和定位。
【方法】
被试。共4名被试，OCD和GTS各两名。
EEG信号收集。记录被试闭眼休息的脑电信号。头皮电极256通道。对于OCD和GTS患者，颅内电极分别包含四个相距1.5mm和0.5mm的电极点。电极的精确定位在图1a和补充图1中给出。皮层下电极的电线从右侧顶叶出来，然后连接到放大器，而头皮电极直接连接到放大器。因此，记录将同步并一起进行A / D转换，保证信号的精确同步。所有数据均以1000Hz的采样率收集，并在0.1-100 Hz之间进行带通滤波。皮层下电极在线参考为右乳突，离线参考为双侧乳突。头皮脑电在线参考为顶点电极，离线参考为全脑平均。
图1 OCD患者的电极植入和电生理记录。
a)术后CT扫描与MRI的叠加，说明颅内DBS电极在其与内囊的过渡处的位置，显示为蓝点（即伏隔核）。
b)表示四个颅内电极点的顶部，中间和底部中的三个双极导数，来显示功率谱密度（PSD）和示例性时程。请注意，两个最背面的电极位于内囊中。
c)使用头皮EEG的PSD和颅内记录来选择单个的alpha峰值频率（左图）。窄带滤波后的alpha包络显示了头皮和颅内信号的相似性和差异性（右图）。不同的颜色表示不同的记录电极；浅/深灰色分别对应于左/右半球植入部位。
补充图1. 每个被试植入的电极位置。T2 MRI（灰度）与术后CT（蓝色）扫描重叠，重点放在DBS电极位置。电极位置是蓝点，显示OCD伏隔核的植入位置和GTS患者的中央丘脑的植入位置。
EEG信号分析。目视检查高密度脑电图是否有噪音，剔除具有大量噪音的电极，对坏电极进行球形插值。之后选择无噪音的脑电图，持续时间至少为4分钟。
研究者分析了休息期间最突出的脑电图活动之一，即8-10 Hz频率范围内的alpha振荡，已知该振荡是在皮层以及丘脑核中产生的。过滤头皮电极和颅内电极信号在±1Hz之间的单个Alpha峰值（图1b，补充图2），使用Welch’s method进行功率谱密度（PSD）分析。然后，使用Hilbert变换计算解析信号。通过获取源定位信号的幅值得到每个时间点的alpha峰值，并结合每个时间点的3D（xyz）信息以计算标准值。
溯源定位分析使用前向模型进行，该模型基于现实的头部几何形状和电导率数据，并考虑了颅骨厚度，使用FreeSurfer对单个T1加权像（1*1*1mm3）分割，识别灰质和解剖区域。
逆解空间由约5000个点组成，均匀分布在灰质体积中。用线性分布逆解LAURA算法来计算每个时间点的三维（3D）电流密度分布。使用FSL的FLIRT工具包，将MRI（加权的T1和T2）与术后CT扫描对齐。基于该配准来计算DBS电极的皮层下电极坐标。
对于颅内记录，使用滤波和Hilbert变换进行相同频段的分析。对于每个半球，基于PSD中频谱峰的存在，选择一个双极偏差进行进一步分析，因为频谱峰是证明感兴趣频带内脑部振荡的先决条件。随后，将这些源自皮层下电极的alpha信号与其在相同时间点上的EEG源定位重构信号求相关。因此，所得到的源定位图像说明了实际记录的皮层下信号与EEG溯源得到的皮层下信号的相关性。通过将负相关值设置为零来忽略它们，因为它们可能源自分析中的阈值化步骤。所有分析均使用Cartool工具和自定义编写的MATLAB脚本执行。
补充图2.每个受试者的头皮脑电和颅内记录的功率谱密度图。GTS1和GTS2有两个不同的session。请注意，在OCD2中，没有可检测到的alpha峰，因此不再进行进一步分析。浅/深灰色对应于左/右半球植入部位。
统计分析。使用置换检验确定相关值的统计显著性。为了得到置换排列分布，研究者以随机的滞后时间将溯源重建信号和实际颅内信号相对于彼此移位，然后计算出相关性。排除了≤2s的时间滞后数据，这是因为在该范围内，alpha振幅具有很高的自相关性。由于零滞后时的相关表示精确的时间对齐，因此研究者检验这些相关值是否显著高于随机滞后的相关值。重复该过程104次，P值卡0.01。
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【结果】
颅内和头皮电极记录中存在alpha振荡
在每位被试的记录中，EEG头皮电极记录显示平均的alpha活动频率为8-10 Hz。在颅内记录中发现了与被试头皮脑电图记录相同的alpha频率，这些频率显示出一个清晰的频谱峰（图1b，c，补充图2），与同时记录的丘脑核（thalamic nuclei）以及皮层（cortex）信号中的alpha振荡的观察结果相对应。一名被试在颅内部位未见alpha峰值。由于明确的频谱峰值是研究神经振荡的可检测性的前提，因此该受试者被排除在进一步分析之外。
皮层下活动可以通过头皮脑电重建
首先，将颅内电极的alpha包络的时间序列信号与EEG源定位重建在大脑灰质的虚拟点处获得的等效信号求相关。对颅内与头皮脑电图alpha包络信号进行视觉比较（图1c），发现颅内和头皮记录之间的某些相似之处。定量分析发现，颅内电极的alpha包络信号与EEG溯源的重建信号存在显著相关（校正后的p≤0.01，置换检验），皮质下区域的溯源定位非常接近在伏隔核（OCD）和中央丘脑（GTS）放置的实际电极位置（图2）。当实际信号与重建信号的滞后时间在0左右时，相关最大；滞后时间越长，相关越小（图3a），表明时间同步性高。
图2. 重建的脑电源信号与实际的颅内信号相关。重建源信号与实际记录的alpha包络信号之间的显著相关性。颅内电极植入伏隔核（OCD）和左右半球的中央丘脑（GTS）中。因此，源定位重建信号和颅内信号之间的最高相关性位于目标区域中，即植入区域中或紧邻植入区域。这两个记录区域分别是OCD1被试中的左/右壳核（putamen），GTS1被试的左苍白球（pallidum）和右丘脑（thalamus）。GTS1被试的左/右壳状体和GTS2被试中的的左丘脑。
此外，研究者发现两个半球的颅内记录之间存在显著相关性。左右中间丘脑（left and right centromedial thalamus）之间以及左右伏隔核（left and right nucleus accumbens）之间存在这种半球间alpha相关性（图3a）。溯源重建信号在双侧皮质下区域也存在相关。但是，在某些情况下，偏侧化相关性取决于用来检测关联性的电极（左/右半球）（图2）。在GTS2中，对于右颅内衍生物（intracranial derivatives），未检测到明显的alpha峰、ESI相关性和半球之间的颅内交叉相关性。同一半球中颅内电极实际位置与最接近皮层下簇的ESI相关最大值之间的欧式距离（Euclidian distance）在14.8到23.5mm之间，并在表1中列出。重建alpha信号和颅内实际alpha信号之间的相关性在接近颅内电极位置时最高，与颅内电极位置距离越远相关越低（图3b）。此外，研究者在表1中报告了相关值显著的空间范围（校正后的p <0.01，置换检验）。这些范围越宽，相关越高。
最后，为了获得极其显著的相关结果，需要几秒钟的脑电记录，以捕获几秒钟范围内的alpha包络动态变化（另请参见图1c）。结果发现：尽管较短的时间窗口内计算出的相关值彼此之间存在很大差异，但时间窗口间的平均相关值保持稳定（图3c），并且在空间上高度相关（r> 0.9）。
图3 相关分析的时空特性。
a) 分别以浅灰色/深灰色显示在左/右半球伏隔核（OCD）和中央丘脑（GTS）中的颅内电极处记录的实际信号和脑电溯源重建信号的alpha包络之间的相关。黑色显示了两个半球中颅内电极之间的相关。注意，在零滞后处的相当大的峰表示相关信号之间的精确时间对准。对于GTS2，在右半球的皮质下区域中，在颅内记录和源重建信号之间，或者在两个半球之间的颅内记录之间都没有发现显著相关性。
b)源定位重建alpha信号和实际颅内alpha信号之间的相关性（均值±标准差）受到颅内电极距离的影响。请注意，这些图中的最大值表示定位误差，陡度随距离增加而衰减，来表示这些皮层下区域的空间分辨率。顶部的黑线表示明显的范围。
c) 不同时间窗口计算出的相关值（平均值±标准差），表明结果在不同时间范围内的稳定性。
表1. 脑电信号溯源分析的空间误差和范围。在皮层下，计算颅内电极位置与ESI相关最大值之间的欧式距离，单位为毫米。此外，报告了颅内电极周围相关值显著的空间范围。
【结论】
先前研究中使用模拟和溯源分析的工作，为非侵入性EEG和MEG记录皮层下活动的可检测性提供了间接证据。在这项研究中，研究者直接通过颅内记录证实皮层下信号的真实性，再结合无创性EEG源定位重建将这些信号定位在实际记录位置附近，来证实这一假说。本研究结果提供直接证据证明头皮脑电可以感知皮层下活动。
