中央自主神经网络去噪：表征动态功能磁共振成像分析中与觉醒和非神经元生理伪影共同相关的过程

我们利用一个包含fMRI、EEG-fMRI以及同步生理记录的多模态数据集，研究了对系统性低频振荡（sLFOs）进行去噪对中枢自主神经调控动态特征表征及其与持续生理状态关系的影响。我们证明，BOLD时间序列与心脏和呼吸过程之间耦合的时频特征在与自主神经功能相关的脑区和非自主神经性的运动脑区之间具有统计学上的可比性，这表明这些耦合在很大程度上并不反映与自主神经活动相关的神经元激活。我们进一步表明，基于模型的方法（通过生理响应函数）和数据驱动的方法（通过从脑脊液中提取的CompCor混杂回归量）对sLFO去噪在这些频率特征上的影响在统计学上相似。我们创新性地应用共激活模式分析来评估与自主神经相关脑区的状态动态，发现此类脑状态与警觉性下降以及心率、呼吸流量和头动增加相互关联，从而为影响自主神经相关脑区BOLD信号的全局性唤醒过程提供了证据。最后，我们将中枢自主神经网络（CAN）内滑动时间窗动态功能连接建模为受心率变异性调制的过程，结果显示与各去噪流程相关的模型输出存在显著差异。基于这些发现，我们全面讨论了将去噪技术应用于CAN的意义，并对与自主神经调控相关的BOLD信号动态成分的起源进行了评述，强调了唤醒所发挥的全局性作用。

利用包含fMRI、EEG-fMRI以及同步生理记录的多模态数据集，我们研究了去除全身性低频振荡（systemic low frequency oscillations, sLFOs）对中枢自主神经调控动态特征表征及其与持续生理状态关系的影响。我们证明，BOLD时间序列与心脏及呼吸过程之间耦合的时频谱特征，在与自主神经功能相关的脑区和非自主神经性运动脑区之间在统计学上具有可比性，这表明这些耦合在很大程度上并不反映与自主神经活动相关的神经元激活。我们进一步表明，基于模型的方法（通过生理响应函数）和数据驱动的方法（通过从脑脊液中提取的CompCor混杂回归量）在sLFO去噪方面对这些频谱特征具有统计学上相似的影响。我们创新性地应用共激活模式分析来评估与自主神经相关脑区的状态动态，发现此类脑状态与警觉性下降以及心率、呼吸流量和头动增加相互关联，从而为影响自主神经相关脑区BOLD信号的全局性唤醒过程提供了证据。最后，我们将中枢自主神经网络（central autonomic network, CAN）内滑动时间窗动态功能连接建模为受心率变异性调制，结果显示，与每种去噪流程相关的模型输出存在显著差异。基于这些发现，我们全面讨论了将去噪技术应用于CAN的意义，并评述了与自主神经调控相关的BOLD信号动态成分的来源，强调了唤醒所发挥的全局性作用。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.30.741873v1?rss=1

🏷️ 功能磁共振成像 自主神经网络 去噪方法 动态功能连接 觉醒状态 生理伪影