功能性近紅外光譜應(yīng)用于腦認(rèn)知領(lǐng)域的可視化分析

熊桃,李陽,崔麗君,劉小芳,陳久容,余挺,李奉玲,魏雪梅,隆洪木

調(diào)查顯示全球認(rèn)知障礙相關(guān)腦疾病負(fù)擔(dān)已超過腫瘤與心血管等疾病[1],我國60歲以上老年人輕度認(rèn)知障礙患病率為15.5%,認(rèn)知障礙人群總體估計(jì)約5384萬人[2],預(yù)計(jì)2050年全球重度認(rèn)知障礙達(dá)1.5億人,花費(fèi)將達(dá)4萬億美元[3]。研究顯示阿爾茨海默癥、血管性認(rèn)知障礙等部分腦認(rèn)知疾病發(fā)病機(jī)制尚不明確,輕度認(rèn)知損害具有可逆性與可干預(yù)性,重度認(rèn)知障礙具有不可逆和致殘性[4],因此探索腦認(rèn)知疾病神經(jīng)機(jī)制,促進(jìn)腦認(rèn)知疾病的早評估、早診斷、早治療對預(yù)防及延緩疾病發(fā)生發(fā)展、減輕社會負(fù)擔(dān)有重要意義。功能性近紅外光譜(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)是基于大腦神經(jīng)血管耦合機(jī)制,將近紅外光強(qiáng)值改變與大腦神經(jīng)活動及血氧濃度變化相聯(lián)系,間接反映大腦神經(jīng)元活動及其變化規(guī)律的腦成像技術(shù)[5-6]。其安全無創(chuàng),且可長期監(jiān)測認(rèn)知過程中血流動力學(xué)變化[7],已成為當(dāng)前腦認(rèn)知科學(xué)研究中的熱點(diǎn)技術(shù),對認(rèn)知原理解析、疾病機(jī)制探索、臨床輔助診療等有重要意義[8]。廣泛應(yīng)用于阿爾茨海默癥、帕金森等疾病的腦認(rèn)知功能研究中[9]。但目前國內(nèi)尚缺乏該技術(shù)應(yīng)用于腦認(rèn)知領(lǐng)域的挖掘與梳理,難以全面了解該技術(shù)在腦認(rèn)知研究中的應(yīng)用進(jìn)展,本文運(yùn)用科學(xué)知識圖譜可視化地呈現(xiàn)其發(fā)展脈絡(luò),分析現(xiàn)狀及熱點(diǎn)趨勢,以期為后續(xù)研究提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與檢索策略 以Web of Science核心數(shù)據(jù)庫對英文文獻(xiàn)進(jìn)行檢索。#1：TS=(functional near-infrared spectroscopy) OR TS=(near-infrared spectroscopy) OR TS=(NIRS) OR TS=(fNIRS);#2：TS=(cognitive function) OR TS=(cognitive) OR TS=(cognitive impair- ment) OR TS=(cognitive disorder),兩檢索式間用“AND”相連接。設(shè)定出版年限為“2012～2022”。

1.2 納入排除標(biāo)準(zhǔn)與文獻(xiàn)篩選 納入標(biāo)準(zhǔn)：腦認(rèn)知疾病;fNIRS研究;語言為“English”;文獻(xiàn)類型為“article”和“review”;排除標(biāo)準(zhǔn)：重復(fù)發(fā)表的文獻(xiàn);無法獲取全文;會議、專利、報紙、成果。文獻(xiàn)篩選：將文獻(xiàn)導(dǎo)入EndNoteX9去重和匯總,由兩名研究者獨(dú)立完成并交叉核對,對有分歧的文獻(xiàn),通過課題組討論共同決定,最終納入文獻(xiàn)1685篇。

1.3 分析方法與工具 將納入文獻(xiàn)保存為Refworks格式導(dǎo)入CiteSpace 5.7軟件,閾值設(shè)置為Top N=50或k=25,其余參數(shù)設(shè)置為默認(rèn)。關(guān)鍵詞是文獻(xiàn)核心內(nèi)容的高度凝練,能集中體現(xiàn)研究主題,關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜能可視化展示關(guān)鍵詞間共現(xiàn)關(guān)系;關(guān)鍵詞時間線視圖可以反映該研究聚類的時間跨度和熱點(diǎn)變化趨勢;中介中心性是評價節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中重要性的指標(biāo),中心性≥0.1表示中心性較高;關(guān)鍵詞聚類分析可以幫助研究者探尋某領(lǐng)域的研究類團(tuán)及結(jié)構(gòu)特征,聚類模塊值Q、平均輪廓值S是評價聚類效果顯著性及合理性的重要指標(biāo),Q>0.3表明聚類社團(tuán)結(jié)構(gòu)顯著;S>0.7表明聚類結(jié)果可信度高。本文以作者、關(guān)鍵詞等作為節(jié)點(diǎn),以中心性、關(guān)鍵詞聚類等作為分析指標(biāo)繪制作者、機(jī)構(gòu)、國家間合作網(wǎng)絡(luò)圖譜及關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類、突現(xiàn)等可視化知識網(wǎng)絡(luò)圖譜。同時將發(fā)文量、作者、關(guān)鍵詞頻次等文獻(xiàn)外部特征用Excel軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

2 結(jié)果

2.1 年發(fā)文量分析 發(fā)文量趨勢在一定程度上是衡量該領(lǐng)域受關(guān)注程度、動態(tài)發(fā)展趨勢及預(yù)測未來發(fā)展的信息來源,可以反映該領(lǐng)域的研究水平及發(fā)展情況[10]。本文共納入文獻(xiàn)1685篇。年發(fā)文量總體呈上升趨勢,逐年遞增趨勢明顯,于2021年達(dá)高峰。如圖1。

圖1 年發(fā)文量

2.2 發(fā)文作者分析 以“author”為節(jié)點(diǎn)對發(fā)文作者進(jìn)行可視化分析,見圖2。經(jīng)分析,該領(lǐng)域發(fā)文篇數(shù)≥10篇作者共19位,發(fā)文量排名第一的作者為Ann-Christine Ehlis,共計(jì)發(fā)表論文36篇,其次為Andreas J Fallgatter,發(fā)文數(shù)量為34篇,見表1。

表1 發(fā)文量前十作者

圖2 作者合作共現(xiàn)圖

2.3 發(fā)文機(jī)構(gòu)共現(xiàn)分析 以“institution”作為節(jié)點(diǎn),呈現(xiàn)機(jī)構(gòu)合作共現(xiàn)圖譜,見圖3。機(jī)構(gòu)發(fā)文量排名前3的分別是Univ Tubingen(德國圖賓根大學(xué))、Drexel Univ(美國德雷塞爾大學(xué))和UCL(英國倫敦大學(xué))。機(jī)構(gòu)發(fā)文量前10,見表2。

表2 機(jī)構(gòu)發(fā)文量前十

圖3 機(jī)構(gòu)合作圖

2.4 發(fā)文國家共現(xiàn)分析 以“country”為節(jié)點(diǎn)對發(fā)文國家進(jìn)行可視化分析,呈現(xiàn)英文發(fā)文國家共現(xiàn)圖譜,見圖4。發(fā)文數(shù)量最多的國家是美國,發(fā)文篇數(shù)為480篇,日本以307篇發(fā)文量排第二,其次是中國,發(fā)文量達(dá)237篇,發(fā)文數(shù)量排名前10國家見表3。

表3 發(fā)文數(shù)量前十的國家

圖4 發(fā)文國家共現(xiàn)圖

2.5 關(guān)鍵詞

2.5.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析 以“keyword”為節(jié)點(diǎn)對文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析,見圖5。頻次出現(xiàn)較高的關(guān)鍵詞為near infrared spectroscopy(近紅外光譜)、fNIRS(功能性近紅外光譜)、prefrontal cortex(前額葉皮層)、working memory (工作記憶)、executive function(執(zhí)行功能)等,高頻關(guān)鍵詞見表4。

表4 高頻關(guān)鍵詞

圖5 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖

2.5.2 關(guān)鍵詞聚類分析 從文獻(xiàn)關(guān)鍵詞中提取聚類標(biāo)簽詞,呈現(xiàn)關(guān)鍵詞聚類圖譜,見圖6。本文聚類圖譜Q=0.7468>0.3,S=0.7731>0.7,表明聚類結(jié)構(gòu)顯著且具有較高可信度。按聚類顯示,聚類規(guī)模靠前的為hypoxia(缺氧)、mild cognitive impairment(輕度認(rèn)知障礙)、near infrared spectroscopy(近紅外光譜)、brain computer interface(腦機(jī)接口)。

圖6 關(guān)鍵詞聚類圖

2.5.3 關(guān)鍵詞時間線視圖分析 采用“timeline view”選項(xiàng)制作關(guān)鍵詞聚類的時間線圖譜,見圖7。聚類#0hipoxia(缺氧),#2mild cognitive impairment(輕度認(rèn)知障礙),#4brain-computer interface(腦機(jī)接口),#6children(兒童)時間跨度較長,研究較深入。

圖7 時間線圖

2.5.4 突現(xiàn)詞分析 基于軟件突現(xiàn)詞檢測算法呈現(xiàn)突現(xiàn)詞分析圖譜,見圖8。突現(xiàn)詞強(qiáng)度排名前五的依次為verbal fluency task(語言流暢性任務(wù),5.5)、hemispheric asymmetry(半球不對稱,4.2)、cardiopulmonary bypa(心肺旁路,4.2)、schizophrenia(精神分裂癥,4.0)、cognitive task(認(rèn)知任務(wù),3.9)。Inhibitory control(抑制控制,2.7)近幾年才開始被研究。

圖8 突現(xiàn)詞共現(xiàn)圖

3 討論

文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析顯示,發(fā)文量總體呈上升趨勢,說明各國學(xué)者對fNIRS在腦認(rèn)知領(lǐng)域的應(yīng)用研究保持關(guān)注。發(fā)文作者之間形成了以Ann-Christine Ehlis、Andreas J Fallgatter、Meltem Izzetoglu等為代表的研究團(tuán)隊(duì),Ann-Christine Ehlis、Andreas J Fallgatter已合作發(fā)表多篇論文,形成穩(wěn)定研究團(tuán)隊(duì)。該團(tuán)隊(duì)研究表明fNIRS可作為神經(jīng)退行性過程中潛在的前驅(qū)神經(jīng)標(biāo)志物[11-12],探究了年齡和血管負(fù)荷因素對腦皮質(zhì)血流動力學(xué)的影響、衰老對功能性大腦連接的影響及藥物對阿爾茨海默癥患者腦激活的生物學(xué)效應(yīng)等,為阿爾茨海默的神經(jīng)機(jī)制研究、治療及認(rèn)知功能預(yù)測作出了貢獻(xiàn)[13-15]。Meltem Izzetoglu團(tuán)隊(duì)主要以老年人為研究對象,利用fNIRS研究認(rèn)知儲備、認(rèn)知功能或認(rèn)知控制等對老年人步態(tài)、平衡等的影響,探究了各種任務(wù)、干預(yù)或病變等條件下額葉皮質(zhì)區(qū)域的激活情況,為認(rèn)知衰弱、認(rèn)知功能障礙等研究提供依據(jù)[16-22]。

機(jī)構(gòu)之間合作呈現(xiàn)明顯合作網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)。發(fā)達(dá)國家發(fā)文量多,國家之間合作較為緊密,發(fā)文量最多的是美國,最具影響力的是法國,但中國、巴西等發(fā)展中國家近年來發(fā)文量逐漸增多,擁有不可忽視的影響,但發(fā)展仍存在不平衡現(xiàn)象,發(fā)展中國家仍需進(jìn)一步提升在該領(lǐng)域的影響力。但值得一提的是,我國以237篇發(fā)文量居第三,說明既往研究成果為后續(xù)深入研究奠定了基礎(chǔ),也說明fNIRS在國內(nèi)腦認(rèn)知領(lǐng)域的應(yīng)用越發(fā)受到重視。機(jī)構(gòu)之間合作形成了分別以圖賓根大學(xué)、倫敦大學(xué)等為主的研究機(jī)構(gòu)合作社團(tuán),研究領(lǐng)域涵蓋了神經(jīng)退行性病變、認(rèn)知功能障礙等多方面。我國北京大學(xué)發(fā)文量排名第六,主要與首都醫(yī)科大學(xué)、杜克大學(xué)等進(jìn)行合作在認(rèn)知損害影響因素、干預(yù)治療及兒童認(rèn)知發(fā)展特征等方面進(jìn)行研究探索[23-28]。

從關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類等圖譜分析,歸納出以下研究熱點(diǎn)：①fNIRS在腦認(rèn)知疾病中的評估作用。如罕見病鳥氨酸氨甲酰基轉(zhuǎn)移酶缺乏癥認(rèn)知功能評估及輕度認(rèn)知障礙的早期篩查識別等[29-30]。隨著人工智能興起,使fNIRS在認(rèn)知研究中的作用日益顯現(xiàn)。Yang等[31]基于輕度認(rèn)知障礙患者的fNIRS時間特征圖構(gòu)建了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于輕度認(rèn)知障礙的早期檢測。Nakamura等[32]結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)了基于fNIRS的認(rèn)知評估新型工具,實(shí)現(xiàn)了基于fNIRS客觀生物學(xué)指標(biāo)進(jìn)行認(rèn)知功能評估的創(chuàng)新。②fNIRS在腦認(rèn)知疾病干預(yù)治療中的評價作用。Borragán等[33]應(yīng)用fNIRS評價了經(jīng)顱直流電刺激在認(rèn)知疲勞中的治療效果,Figeys等[34]應(yīng)用fNIRS探索了經(jīng)顱直流電刺激對工作記憶與大腦氧合間相互作用的影響。李秀麗等[35]通過fNIRS技術(shù)評估了上肢運(yùn)動游戲?qū)ψ渲泻筝p度認(rèn)知障礙的治療效果。fNIRS不僅可作為臨床認(rèn)知治療的客觀評價指標(biāo),還可為患者個性化精準(zhǔn)干預(yù)提供參考依據(jù)。③fNIRS在腦認(rèn)知疾病神經(jīng)機(jī)制中的探索研究。其對兒童、空間幽閉癥及認(rèn)知障礙人群友好,不受運(yùn)動偽影干擾等優(yōu)勢,近年多用于兒童及認(rèn)知障礙患者語言流暢性任務(wù)、認(rèn)知任務(wù)等研究過程中,為相關(guān)神經(jīng)機(jī)制的探索提供科學(xué)依據(jù)[36-39]。

從關(guān)鍵詞共現(xiàn)、時間線圖及突現(xiàn)詞等分析研究趨勢與研究前沿,內(nèi)容概括為以下幾方面：①研究對象主要集中在輕度認(rèn)知障礙及兒童;②研究主題焦聚于腦認(rèn)知疾病的神經(jīng)機(jī)制研究、認(rèn)知水平測量及認(rèn)知疾病治療評價;③研究領(lǐng)域包含神經(jīng)影響學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)等。④研究方法為臨床試驗(yàn)研究、觀察性研究等。⑤在干預(yù)性研究中的應(yīng)用較多與腦機(jī)接口、抑制控制等相結(jié)合,其中抑制控制是近年來新出現(xiàn)的應(yīng)用熱點(diǎn)。可見,fNIRS在認(rèn)知領(lǐng)域的研究應(yīng)用廣泛,主題不斷涌現(xiàn),內(nèi)容涵蓋了評估、治療、機(jī)制研究等,其應(yīng)用研究已在認(rèn)知領(lǐng)域形成了初步體系,隨著研究的深入,近年來,研究傾向于與行為記錄、事件相關(guān)電位、核磁共振、機(jī)器學(xué)習(xí)等研究工具進(jìn)行多模態(tài)組合,以獲得更準(zhǔn)確的研究數(shù)據(jù),使研究更全面化和系統(tǒng)化。

隨著fNIRS在腦認(rèn)知中的研究增多,其逐漸成為腦認(rèn)知神經(jīng)研究的可靠工具,結(jié)合其它研究工具進(jìn)行多模態(tài)組合探索,應(yīng)用人工智能構(gòu)建認(rèn)知預(yù)測、疾病診斷、治療效果等模型。不僅利于認(rèn)知原理解析、認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制探索,還利于實(shí)現(xiàn)腦認(rèn)知疾病的早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療。對預(yù)防和延緩腦認(rèn)知疾病的發(fā)生發(fā)展有重要意義。雖然fNIRS在腦認(rèn)知研究中的應(yīng)用越發(fā)廣泛,但目前研究樣本量較少,較多認(rèn)知疾病常模尚未建立,還需進(jìn)行多中心、大樣本的研究提供高質(zhì)量證據(jù)。