皮层功能连接可指示自然睡眠或麻醉下的不同觉醒状态( 二 )
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▲ 图 2
睡眠及麻醉时全脑连接的改变
因PSD中α频段的表现突出 ， 因此作者以α波为例 ， 先计算每对记录位点之间的邻接矩阵（图3a） ， 之后转换为基于ROI的邻接矩阵（图3b） ， 并基于此计算连接和弦图（图3c） 。在清醒状态（WA, WS）中 ， α频段最强的功能连接位于颞叶（图4） ， N1、REM和S阶段也如此 。然而在N2和U阶段 ， α频段最强的功能连接则位于前额叶内及前额叶与其他ROI之间 。而在3名有N3的被试中 ， 这种改变在N3阶段更为明显（图5） 。其他频段的功能连接在不同状态下的改变不是很显著（此处未展示图） 。
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▲ 图 5
睡眠和麻醉中功能连接变化的共有特征
从以上初步分析可以看出 ， 当被试从有反应（WS ， WA ， S）或有可知觉的意识活动（N1 ， REM） ， 向无反应或无意识状态（N2 ， N3 ， U）切换时 ， α频段功能连接的变化最为显著 。但因图4是每位被试的平均结果 ， 并且只展示了强度为前10%的功能连接 ， 需要进一步的分析进行确证 。
作者对所有被试每次实验的数据进行了差异基准分析 ， 发现在α频段内 ， dWS,N1 作者通过分类分析（图6）进一步明确α频段功能连接谱区分两种意识状态的性能 。使用WS和N2这两种改变最明显的状态进行分类器训练 ， 再用所有自然睡眠的数据进行验证 。用0（N2样状态）和1（WS样状态）来对不同状态进行逻辑赋值 。训练结果表明 ， WS、N1、REM、WA均被分为WS样状态 ， N2、N3则被分为N2样状态（图6a） 。随后将该分类器应用到麻醉数据集中 ， 发现WA被分为WS样状态 ， U被分为N2样状态 ， S则居中 。该结果在每位被试及每次实验期间均一致 。而之前使用差异基准分析时并未得出U与N2相似的结论 。
两个分析的结果共同表明 ， 觉醒状态下降时 ， α频段功能连接强度发生显著变化；而分类分析进一步表明睡眠与麻醉部分状态相似 。
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▲ 图 6
不同觉醒状态下功能连接的空间分布特征
从图4可以看出 ， 睡眠及麻醉时功能连接均是首先在颞顶叶增强 ， 随后向前额叶迁移 。而之前的证据表明 ， 意识相关的神经活动主要与大脑后部的活动相对应 ， 特别是涉及颞顶枕叶的广泛区域 ， 并不包括额叶 。因此作者进一步对不同觉醒状态下功能连接的空间分布特征进行了分析 。
作者将ROI分为后组（包括颞顶枕叶的ROI）和前组（所有额叶的ROI） ， 随后计算各组内每对ROI之间的α频段的wPLI的均值 ， 进而分析每位被试不同觉醒状态下的空间分布差异（图7a） 。可以看出 ， 在睡眠及麻醉状态下 ， 随着觉醒程度的下降 ， 较强的功能连接普遍发生了从后向前的迁移 ， 而WS向N1或WA向S切换时则未发生明显迁移 ， REM与N2的功能连接分布差异较大而与WS更相似 。对每位被试数据进行单独分析的结果也类似 。因此α频段的功能连接在从WS向N2切换及WA向U切换时均表现出了从后向前迁移的空间分布特征 。
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