医学影像技术体系 · 第 36 卷 / 共 44 卷

患者选择、任务设计、采集与判读

本卷导读

逐条解读 OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识：患者选择、临床目标、任务设计、数据采集与分析、结果判读与报告规范。

知识结构

  1. fMRI 研究指南与共识框架
  2. 患者选择与临床目标
  3. 任务设计与采集分析
  4. 结果判读与共识终篇

fMRI 研究指南与共识框架

fMRI因为能够提供对大脑功能的独特洞察而受到医生和研究人员的广泛欢迎。然而，我们必须考虑多种技术因素，从实验设计到数据采集、数据处理以及方法的内在限制，以优化fMRI分析并对数据作出最准确和最有根据的解释。实际研究过程中，研究者/临床医生必须从许多可用的选项中选择每个阶段最合适的软件工具。在这里我们提供简单的指南，包含主要的分析阶段，每个阶段涉及的技术和工具。这份指南旨在作为神经成像社区的资源，帮助新手克服最关键的困难。本章由葡萄牙学者发表在Frontiers in Neuroscience杂志。

关键词：fMRI，数据收集、预处理、分析。fMRI技术被广泛应用于认知神经科学领域（比如感知运动功能、语言、视觉空间、注意、记忆、人格、决策、执行功能）以及成瘾、神经营销等等。另一个主要研究领域为临床神经成像（比如手术前后的状态对比、基因相关的功能研究等）。最后一个较为新兴的领域是结合实时神经反馈或脑机接口治疗疾病比如强迫症、抑郁症、精神分裂。

核磁的实验设计分静息态和任务态2种。

静息态是最简单直接的实验设计，被试不需要完成任何外在任务。这种情况下收集到的数据具有一致稳定的功能模式，被称为静息态网络（Resting State Networks ,RSNs）。最经典的实验设计为闭眼静息（数据收集过程中，被试眼睛闭上，不要想任何事情也不要睡着）和睁眼静息（数据收集过程中，被试眼睛睁着视线固定，不要乱动不要想任何事情）。真实研究中选何种设计，由研究目的决定。扫描时长也会对结果产生影响，一般为5-7min，如果是儿童被试可适当缩短比如5.5分钟。

最经典的实验设计为block设计、event设计和混合设计三种。

其中最简单的实验设计是block设计，其包含一系列的block，每个block里面呈现1种条件的刺激。Block之间的间隔取决于刺激类型，通常为15-30s。每个条件呈现的顺序也很重要，通常要在被试间平衡。Block设计的优点是方法简单、统计功效良好、信号鲁棒，缺点是被试会产生练习效应并且无法准确定义响应时间。

Event设计旨在描述大脑功能与离散事件的相关，刺激顺序随机，刺激间隔（inter-stimulus interva，ISI）通常在0.5-20s。这一任务增加了不可预测性，提供了有效手段检测局部血流动力学反应的瞬态变化，但同时也造成信噪比降低、分析过程变得复杂，最终导致检测能力下降。Event设计还分为2种类型，其差异来自ISI的范围：一是慢事件相关设计（slow event-related designs），其ISI通常在15s以上，这样可以防止刺激间HRF的重叠；另一个是快事件相关设计（rapid event-related designs），刺激间的间隔时间短（短于先前刺激的HRF），导致刺激间HRF的重叠。刺激呈现顺序设置为随机或伪随机，也可有效减少练习效应。对于快速事件相关设计，jitter设计则允许出现不同的HRF重叠，可以减少多重线性问题并更好的表征每种条件的反应。

混合设计结合了block设计和event设计的优点，能提供持续和瞬间功能激活情况。它需要更多的假设，对HRF的估计较差，持续信号的统计效应变低，需要更多的被试量。

当研究同时涉及静息态和任务态时，建议先扫描静息态。

（A）数据基本特征（B）静息态（C）block设计（D）event设计（E）混合设计（F）采集技术（G）伪影（H）质控（I）格式转换。预处理步骤：（J）时间层校正（K）头动校正（L）空间标准化（M）平滑（N）滤波。（O）基于任务态的分析方法（P）基于静息态的分析方法（Q）统计界面（R）可视化。

fMRI研究因为样本量少、比较次数多导致统计效应低而一直为人诟病。另外也由于BOLD响应的不确定性等原因导致fMRI研究较少计算效应量。好在现在已经开发出了专门的工具，只需输入平均激活、方差、Ⅰ类错误的概率（alpha level）等即可计算。已有的软件有：PowerMap software、fMRIPower tool、NeuroPower。

BOLD信号检测是最常见的技术，其他的一些技术有脑血容量（cerebral blood volume，CBV）、脑血流量（cerebral blood flow，CBF）和脑氧代谢率（cerebral metabolic rate of oxygen，CMRO2）。动脉自旋标记（Arterial Spin Labelling，ASL）利用动脉血液中的水分子作为内源性对比剂实现脑血流成像；血管空间(Vascular-Space-Occupancy,VASO) 基于血液和周围组织的差异并通过局部CBV的动态测量确定;Venous Refocusing for Volume Estimation(VERVE)基于静脉脑血容量变化；扩散加权MRI测量激活过程中与细胞肿胀有关的神经组织的结构变化。收集数据时需要获取特定的序列。常见的扫描序列为平面回波序列（echo planar imaging，EPI）。

在采集阶段，收集到高质量的数据是至关重要的。关于收集技巧并没有黄金原则，因为参数设置都不大一样，这里仅针对标准单镜头梯度回波EPI 3T（a standard single-shot gradient-echo EPI 3T）核磁数据采集提供一些建议。所有因素中对磁共振结果影响最大的是磁场强度，随着场强的增加，灵敏度、分辨率和信噪比均得到提高。目前使用较多的是1.5T~3T，但是一些研究中心已有7T设备。另外一个因素是扫描顺序，间隔扫描还是连续扫描，升序（foot-to-head）还是降序。间隔扫描虽然可以减少相邻层的干扰，但更容易受到头动等影响。为了减少这些影响，扫描时层与层之间会存在间隙（通常是层厚的10%~25%）。目前保险的方法是选择连续降序扫描。

磁共振成像还需考虑时间分辨率和空间分辨率的权衡，由于BOLD信号随时间改变，因此优化时间分辨率是关键。目前TR普遍为2-3s。对于任务态研究，通常会选择较短的TR，不过这会导致信噪比显著降低。优化时间分辨率时肯定会牺牲空间分辨率，其中一种方法是在保证全脑覆盖的同时进行多层平行成像，比如GRAPPA、SENSE、multiplex-EPI。GRAPPA和SENSE的工作原理是减少扫描单层影像所需时间，增加敏感度；multiplexed-EPI是一次不止扫描一层。

另外还有一些建议：当既有静息态研究又有任务态研究时，数据采集参数尽量保持一致，这样在进行结果对比时比较准确。任务态研究中最重要的是数据扫描和刺激呈现的同步，这个可以通过发送trigger实现。

磁共振成像的伪影通常来自脉冲序列、梯度系统硬件、采集策略以及生理噪音。EPI序列有3种常见的伪影：空间形变（figure1 g1）、信号流失（figure1 g2）、鬼影（figure1 g3）。空间畸变可能是由于磁场不均匀性造成的，局部表现为沿相位编码轴的拉伸或压缩像素，在较高的场强下更差，改善的方法有使用匀场线圈、field mapping、point spread function mapping、反向相位梯度。近场不均匀引起的信号流失通常会在额叶和颞叶发生，改善的方法有：选择合适的回波时间（当回波时间和感兴趣部位的局部T2匹配时，BOLD信号对比最好）、层厚更薄、优化倾斜度、改善相位编码的方向等。鬼影只发生在相位编码方向，因为K-space的奇偶行极性相反，改善的方法有使用多回波扫描、二维相位校正、采用GRAPPA进行平行成像等。硬件方面，扫描仪、头部线圈的异质性、射频干扰等均会影响成像质量，改善的方法是进行独立成分分析（ICA）或鲁棒主成分分析（Robust Principle Component Analysis，RPCA）。生理噪音比如头动、呼吸、心跳等，其中最常见影响最大的就是头动，所以在预处理的时候会进行头动校正。数据收集的最佳方案是用柔软的填充物固定头部，尽量防止运动。至于呼吸、心跳，采集层面需要借助磁共振兼容的心跳、血氧等设备，分析层面可采用滤波的方式。幸运的是现在已经开发出了大量的软件来减少伪影的影响，比如：

FMRIB’s-based Xnoisifier (FIX) (http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FIX)。采集完成之后确保所有被试的数据都被正确导出，并借助Osirix, MRIcro, RadiAnt,ImageJ等查看原始图像是否存在问题，然后将原始图像转换为.img/.hdr文件或.nii文件方便预处理。

去除前n个时间点、时间层校正和头动校正。在刚开始采集的时候，机器需要时间进行预热，因此前几秒的数据通常是不稳定的需要去除，一般是去除前10秒的数据。举例来说，如果TR是2秒的话，则是去除前5个时间点。采集数据时，机器是一层一层扫描的，不同层获取存在时间差，时间层校正的目的就是把数据调整成好像是在同一个时刻瞬间扫描完成的。时间层校正的效果取决于实验设计，效果由大到小依次为event设计、block设计、静息态。不过它也不会对结果产生坏的效果，一般建议都处理一下。至于时间层校正和头动校正谁先谁后，通常建议如下：隔层扫描的话先时间层校正后头动校正，连续扫描的话先头动校正后时间层校正；头动较小的被试先时间层校正后头动校正，头动较大的被试先头动校正后时间层校正。

头动校正是为了对齐各个时间点的图像，一定程度上消除头动的影响，因为头动会造成体素的错位。最常见的方法是选择一张图像作为参考，通常是平均图像，然后将所有体素进行刚体变换与参考图像对齐。

空间标准化是为了对齐各个被试的图像，保证相同的体素对应的各个被试的解剖结构是一致的。配准一般会用到坐标系，在fMRI领域有2大标准坐标系，一是基于单个被试的T空间，一是基于大量被试的MNI空间，这些坐标体系确保所有被试的解剖结构是一致的。MNI空间和T空间也可以进行转换，常见的工具有“icbm2tal” (GingerALE,http://www.brainmap.org/icbm2tal/)和“mni2tal” (BioImage Suite, http://bioimagesuite.yale.edu/mni2tal/)。

目前的配准方式主要有2种，一是EPI配准也即一步配准法，二是T1配准也即两步配准法。EPInorm：通过仿射变换将EPI图像非线性配准到标准空间中的EPI模板。这种方法的优点在于它直接解决了EPI图像的非线性，但缺点是可能存在过度校正（如用不相关的脑区来填充信号丢失区域）。T1norm：通过被试的EPI图像与T1图像之间进行仿射变换，然后将T1和T1MNI模板进行非线性变换，将变换参数应用于EPI图像，从而得到MNI归一化的EPI数据。这种方法的优点是它通常依赖于具有较高空间分辨率的T1像来估计对MNI空间的非线性扭曲。但缺点是没有考虑到几何失真对EPI数据的影响，因为这种方法假设仿射变换可以校正同一被试EPI和T1数据之间的任何差异。至于选择何种配准方式，没有定论，重点是配准的效果。

空间标准化完成后通常进行空间平滑（也可以叫空间滤波，spatial smoothing/filtering），因为normalize是仿射变换，会产生形变和噪声，而平滑可以降低仿射变换的影响并提高统计效力。平滑之后体素会与周围的邻居变得接近（因为求的平均），图像会变得模糊。平滑核大小通常是体素大小的2倍。

预处理的最后一步是时间滤波，滤波的目的也是降噪。核磁信号多为低频信号，而fMRI噪声可能与缓慢的扫描仪漂移(∼<0.01 Hz)以及心脏(∼0.15 Hz)和呼吸(∼0.3 Hz)效应有关，所以目前常见的滤波范围是∼0.008-0.01 Hz，静息态通常采用0.01-0.08Hz。

任务态最常见的方法是在SPM中利用GLM进行一阶建模然后分析，这一方法目前仍然很受欢迎。任务态的功能连接也越来越受关注，生理心理交互（PPI）就是其中一种方法，具体包括2个方面：一是测量脑区之间（生理）是否有关联，二是这些关联是否受到心理变量也即实验条件的影响。有效连接包括动态因果模型（DCM）和格兰杰因果分析（GCA）。DCM流程如下：刺激输入引起神经活动变化 --> 神经活动变化进而引起血管舒张、血流变化、血容量变化以及脱氧血红蛋白变化 --> 脱氧血红蛋白变化进而引起BOLD信号改变。DCM模型包括2部分：神经活动状态方程和信号生成方程（过程较复杂，不再赘述）。GCA的基本思想是对于时间序列X(t)和Y(t)，如果添加利用Y(t)过去的信息，比单纯地利用X(t)过去的信息预测 X(t)的效果要好，那么称Y(t)对X(t)有贡献，存在由Y(t)到X(t)的格兰杰因果。该过程通过确定时间序列的优先级然后推导出因果关系。

历史上，第一个应用于静息态的方法是基于种子点的相关分析--定义好一个种子点，求它与全脑其他体素的相关。REHO（Regional Homogeneity analysis）是利用肯德尔和谐系数计算体素与其周围体素的一致性。ALFF和fALFF反映脑区自发活动的强度，ALFF关注信号低频振幅的强度，fALFF关注某个特定频段内的信号振幅强度对可探测到的全频段范围内信号的强度。数据驱动的分析方法有PCA（主成分分析）、ICA(独立成分分析)、聚类（cluster）。主成分的有效性很大程度上取决于假设的线性度、主成分的正交性和高信噪比，所以可应用于任务态。静息态目前多用ICA。ICA将信号按照统计独立的原则，通过优化算法分解为若干相互独立的成分，以便于分别进行处理，它的建立基础在于假设源信号的统计独立性。静息态数据通常使用空间ICA，任务态数据主要使用时间ICA。聚类是将数据集合分成由类似对象组成的多个类的过程，和ICA类似，但是效果更好。

越来越受欢迎的脑网络分析方法是图论网络，其假设大脑由节点（脑区）和连边（节点间的连接）组成，这使得脑区之间能相互建立连接，可分析的指标包括全局属性、节点属性和连边差异。单靠静态功能连接分析无法准确描述大脑的动态功能状态变化，因此衍生出了动态网络。追踪大脑功能连接的动态性可以为研究脑网络的基础性质和描述大脑的功能活动的动态性提供更多视角。

fMRI研究中常用的分析方法。对于任务态有GLM（A）、PPI（B）、SEM（C）、DCM（D）、GCM（E）、多体素模式分析（F）。对于静息态有基于种子点的相关（G）、Reho(H)、ALFF（I）、PCA（J）、ICA（K）、clustering（L）、图论网络（M）、动态功能连接（N）。

统计模型为GLM模型，常见的分析方法有T检验、方差分析，协变量需考虑。统计时可全脑进行，也可选择自己感兴趣的脑区（基于假设）。统计结果均需进行校正，校正方式有2大类：基于体素水平的校正（family-wise error rate、false discovery rate）和基于cluster水平的校正。FWE较为严格，FDR相对宽松。实现校正的工具有AFNI、FSL、SPM等。另外一种校正方式TFCE（hreshold-free cluster enhancement）可通过FSL实现。通常ROI统计更易出结果，因为其多重比较校正仅限于ROI内部。目前的统计结果基本需要汇报效应量。

使用不同的神经成像方法收集多模态数据已经变得越来越流行，这为研究更全面的大脑结构和功能提供了机会，无疑是未来的趋势。

Human Connectome Project, Developing Human Connectome Project , Baby Connectome Project已开展相关研究，将功能像与结构像结合起来。也有将fMRI与EEG、MEG、fNIRS、TMS等结合。

通常需要报告peak点坐标（X Y Z），cluster size、多重比较校正的方式、统计值、脑区名称以及脑图。方法和结果尽可能详细描述，保证可重复性。结果解释一定要参考前人文献、有依据，在此基础适当拓展。

fMRI目前在脑功能研究中很受欢迎，并有望在未来变得更加突出。

此前，我们通过推文《从 ASFNR 到 OHBM:fMRI 如何让脑部手术更 “懂” 语言?》介绍了语言 fMRI 在术前规划中的价值与现实困境，也初步触及了国际专家提出共识的背景。fMRI 的临床应用仍面临落地难题：任务设计不统一、采集分析标准缺乏、跨中心结果难以比较等。这些问题直接制约了高端影像设备在临床中的效能发挥，也阻碍了个体化精准医疗技术的推广。

本章作为《OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读》系列的正式起点，带大家系统走近这份国际共识。将围绕 “患者选择”“术前 fMRI 临床应用目标”“任务设计”“数据采集与分析”“终篇总结” 五大核心板块，推出完整的系列译文，逐步带大家吃透 OHBM 共识的临床要点，助力更清晰地理解 fMRI 语言定位技术如何为脑部手术 “护航”。

大量研究强调了功能性磁共振成像（fMRI）在指导负责言语和语言脑区的神经外科手术干预方面的附加价值。然而，fMRI 在临床语言定位中的实用性仍存争议，部分原因在于：1）与临床标准工具相比存在差异；2）数据采集、分析和解读方面存在广泛的异质性。这两个因素限制了对术前 fMRI 的益处和效果进行客观评估。这凸显了标准化 fMRI 协议的必要性，以便在不同中心之间汇集数据，并从患者结果中学习。2017 年成立了 OHBM 临床 语言fMRI 定位工作组。其职责是审查并提出最佳实践建议，以应对患者群体应用中提出的特定挑战。目标包括：1）针对特定临床目标优化语言任务和设计，并根据存在现有障碍的患者进行相应调整；2）基于高质量研究，为从 fMRI 采集和分析到报告个体患者数据的每个步骤提供实用指导。在考虑这些挑战时，我们重点关注当前被广泛采用并被证明可行的方法。当普遍采用的做法偏离了最佳实践时，会强调值得进一步评估并纳入临床应用的新兴方法。本章件由 OHBM 最佳实践委员会与社区反馈共同协作完成。其旨在为fMRI的标准化提供一个框架，以实现对其最终目标的迫切评估，即减少侵入性的术中测试，并最终减少术后新的语言缺陷。最强烈的建议是对接受临床 fMRI的患者，提高其纵向结果的透明度和报告质量。

关键词：功能性磁共振成像、语言、神经外科、手术规划、fMRI、脑图谱、脑/手术、功能侧化。本章旨在经 OHBM 批准的可在线获取的完整“最佳实践建议”（https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p）的简短摘要。为纳入更多审稿人的反馈意见，对本手稿进行了修改，因此与正式批准的最佳实践建议存在细微差异。快速查阅总结内容见box1；支持证据详情见本章件及未删减的完整版。本章引用的所有附录均可在完整文档中找到。

fMRI在个体患者中的临床应用主要包括术前风险评估以及为术前规划绘制“关键”皮层区域。风险评估指的是确定手术是否会在语言优势半球进行，因为这会增加术后语言功能受损的风险。明确目标半球的语言优势程度有助于患者知情同意、决定是否进行手术以及制定手术方案。术前规划包括确定一种策略，以在尽量减少对周围重要脑功能组织损伤的情况下达到手术目标。如果操作得当，fMRI能够无创地在个体患者层面可视化灰质功能。

大多数临床fMRI验证工作的重点在于绘制与言语和语言相关的功能图谱，除了少数例外情况（如腹侧前运动皮层），这些功能的定位无法仅通过解剖学准确预测。尽管有大量研究强调 fMRI 在指导、选择和绘制负责语言区域的神经外科手术方面的价值，但其在临床语言图谱绘制中的应用仍存争议。这种争议源于多种因素（包括与其他方法的比较而非患者预后的考虑），其中一个主要挑战在于临床语言 fMRI 所采用的方法有巨大差异，这很可能导致结果的不一致性。

制定临床指南以规范实践应用的最大挑战在于：开展、分析和解读临床fMRI研究所采用的任务和方法种类繁多。临床语言 fMRI 实验在很大程度上集语言神经科学研究、认知评估、神经放射学检查、图像分析应用、统计推断以及神经外科决策工具于一体。由于需要广泛的互补技能，随着 fMRI 技术进入临床领域，该学科已在众多专业中分化，这些专业从各自独特的视角试图对临床 fMRI 进行描述和标准化，这往往意味着缺乏跨学科的共识。

早期对fMRI标准化的尝试中，神经心理学家将重点放在了使临床 fMRI 有效所需的技能上。他们倡导采取多学科的方法，包括认知科学、计算机科学、心理学、神经放射学、神经学和神经外科等关键领域的专家。2017 年，美国功能性神经放射学会（ASFNR）发布了针对手术患者语言功能定位所用认知任务的建议。由于该组织侧重于神经放射学，这些建议是基于对成员机构常用任务的调查得出的。在另一个研究中，美国神经病学学会总结了支持 fMRI 用于语言偏侧化的证据质量。当对美国和欧盟癫痫手术项目中负责收集和分析fMRI数据的人员进行调查时，发现该过程几乎所有方面都存在差异。

fMRI任务及分析方法是临床语言 fMRI 标准化最重要的环节，以确保为患者提供最佳护理。人们或许对哪些任务被普遍使用感兴趣，但更重要的是要考虑各种实践的有效性。要明确考虑 fMRI 任务设计的几个方面（例如呈现形式、对照条件），其对激活表现有特异性影响。对于已经存在语言障碍的患者，可能还需要改变任务条件、呈现速度或难度级别，“标准”任务传统上是“一刀切”的。从分析的角度来看，缺乏先进的数据收集、预处理、分析和报告的建议。例如，在一项临床调查中，最常用的 fMRI 数据平滑核为 8 毫米，这恰好是神经科学研究中常用的一种数据分析软件包的默认设置。然而，研究软件中的默认设置通常是出于不同目标而选择的，即通过最小化个体间 fMRI 激活位置和范围的差异来最大化组水平的敏感性。在临床环境中，我们恰恰要捕捉这种个体差异，因为它会影响手术决策。这些技术和方法上的考虑对临床fMRI的可解释性以及结果的空间“定位”有着深远的影响。

box1：临床语言功能磁共振成像定位的总结建议。获取病史及既往神经影像学检查结果，以确定合适的患者，并预测可能使fMRI无效或需改变序列的伪影。

在进行fMRI检查之前，获取患者最低限度的认知和神经学评估（在允许的情况下进行详细的神经心理学评估），以确保患者（至少）具备完成任务所需的最低限度的（包括视觉/听觉）能力，并调整 fMRI 任务以获取最大化成功表现。

在fMRI检查前，始终让患者练习相关任务，以确保患者完全理解并能按照预期完成这些任务，包括如何以及何时做出必要的反应。

在多学科团队中，明确界定临床问题，并根据预期目的和已知的结构-功能关系选择合适的 fMRI 任务组合（表 1）。

对于多语言患者，优先考虑患者主要使用的语言，但理想情况下应涵盖其日常生活中所用的所有语言（例如，使用语言“切换”任务）。

应尽可能根据患者的执行能力（和/或发育阶段）调整任务参数（呈现形式、呈现速度、难度级别等）（在线附录4）。

选择语言和对照条件以匹配临床问题和解剖结构（表2）。

考虑预期的分析；相应的最佳任务设计也会有所不同。

尽可能使用 3T，TR 为 1-3 秒，体素大小不大于 3.0 毫米，各向同性。

告知患者头动引起的问题；花时间调整体位并保证患者舒适度。

使用多次短时间 fMRI 扫描，而不是一次长时间扫描，以最大程度地减少运动和疲劳。

每次任务结束后向患者提供反馈（例如通过对讲机）。

直接与外科医生或相关团队成员口头沟通 fMRI 扫描得出的结论。

控制每个步骤的质量：对图像进行畸变校正，并检查任何回顾性运动校正步骤的必要性和效果。

尽量减少空间平滑处理，功能区之间的距离可能小于 4 毫米，或者只占据脑沟的一侧。

检查所有自动图像分割，确保手术目标区域不会从分析中被意外地删除。

仔细检查（并在必要时进行调整）fMRI 与结构像的配准。

考虑任务执行、血流动力学反应或其他 fMRI 信号时间变异来源的潜在延迟（例如，通过补充和/或互补的时间导数建模或独立成分分析）。

检查不同统计阈值的结果（包括不设置阈值（即T=0）的情况）。

如果计算偏侧化指数（laterality index，LI），关注（各种）语言 ROI，检查不同阈值结果，并使用结合不同阈值的 LI 计算方法。

描述数据质量、质量控制步骤以及任何解释性挑战（如，强调由于信号丢失/伪影导致无法检测到有意义的 fMRI 信号区域，尤其是在病变周围或关键皮层的预期位置）。

图像具有强大的影响力，但可能具有误导性。如果报告专家认为结果无效，请说明情况并从报告中删除图像。如果报告用于手术规划，请提供显示病变与关键区域距离的图像。

整合互补方法（弥散张量成像、脑血管反应性图谱、灌注等）。

    \1. 探讨在常伴神经认知障碍的临床人群中进行语言功能定位的特殊挑战

    \2. 提出基于高质量研究的指导性建议，涉及个体患者数据的采集、预处理、分析及报告。

    本章件汇总了临床fMRI工作组的核心建议，相关议题的更为深入的探讨可见完整文档（https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p）。随着该领域的不断发展，尤其是在 fMRI 数据采集和分析技术层面的进步，我们期望这些建议能够提升最低标准，促进有价值的应用，加强跨研究的可比性，并推动对 fMRI 在临床实践中优势与局限性的系统性、大规模评估。

    《美国功能神经放射学会推出术前语言 fMRI 标准范式》

    Voets, N., Ashtari, M., Beckmann, C., Benjamin, C., Benzinger, T., Binder, J. R., … Bookheimer, S. (2024, July 9). Clinical functional MRI for language mapping: Best Practice recommendations from the Organization for Human Brain Mapping.https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p

    患者选择与临床目标

    在OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读 · 开篇中，我们已提及 fMRI 临床落地面临的关键难题 -- 任务设计、数据采集与分析的异质性，不仅制约高端影像设备效能发挥，更阻碍个体化精准医疗推进，而 OHBM 共识正是破解这些难题的核心指南。其中，“患者选择”作为临床应用的第一道关口，直接决定 fMRI 语言定位能否有效服务于手术规划：并非所有脑部手术患者都需进行该项检查，也并非所有患者都能配合完成高质量检查。

    本章继续解读《Consensus recommendations for clinical functional MRI applied to language mapping》，聚焦“患者选择”核心标准：明确哪些手术场景（如脑实质内病变、部分脑外病变）存在语言功能受损风险，需优先开展 fMRI 检查；分析惯用手、认知状态等关键因素对检查适用性的影响（如左利手人群非典型语言优势半球的概率更高，认知障碍可能导致任务配合度不足等）；同时梳理任务态 fMRI 与静息态 fMRI 的适用边界，为临床筛选合适患者、规避无效检查提供清晰指引。

    本部分聚焦 fMRI 语言定位的临床适应症与方法。鉴于语言系统的复杂性，术前语言 fMRI 应首先明确拟解决的临床问题。

    fMRI实施前的纳入/排除标准及所需补充信息。fMRI 的主要临床适应症为手术靶点位于脑实质内（如脑内病变）的情况，此类手术存在导致患者语言功能受损的风险。该风险的来源主要有两方面：一是病灶与语言功能相关的皮层或相关白质通路位置邻近；二是手术入路本身（如经岛盖入路至岛叶）可能对语言网络造成破坏。

    在部分选择性的脑实质外病变手术中（如占位性脑膜瘤切除、脑实质外动静脉畸形（AVM）切除或动脉瘤夹闭等），语言 fMRI 定位同样可以发挥作用。它可用于指导手术入路的设计，或在多阶段血管栓塞治疗中合理规划操作时序，尤其针对存在出血性或缺血性损伤风险的语言功能区。

    • 有关语言区域定位的详细描述，请参阅第 2.2.2 节。

    左利手或双利手人群出现非典型语言优势半球（即语言功能由双侧大脑半球或右半球主导）的整体概率（22% - 30%）高于右利手人群（4% - 12%）。然而，大多数非右利手个体仍然表现出典型的左半球语言优势。仅凭用手习惯虽可作为参考，但不足以排除手术相关风险。非典型语言优势半球（双侧或右半球）在慢性癫痫患者及部分左半球存在长期/缓慢生长病变的患者中更为常见。如果切除右半球中潜在的关键语言结构，将可能给患者造成严重后果。如果手术靶点或计划的手术入路靠近任一半球中与语言功能相关的结构，那么就有理由进行术前语言 fMRI 检查。

    静息态功能磁共振成像（rs-fMRI），可以在无需患者主动配合的情况下理解脑功能网络的组织，尤其适用于任务态定位存在困难的人群（完整在线报告附录 A：https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p）。在评估语言功能侧化或脑整体功能网络结构方面，rs-fMRI能够提供有价值的见解。学界普遍认为，通过 rs-fMRI 数据提取的脑功能网络，在群体水平上与任务态 fMRI 所得结果通常具有高度一致性。然而，在个体层面，将静息态网络与某一特定认知功能直接对应的可靠性较低。尤其是在病理情况下，个体的功能组织很可能显著偏离群体水平的认知加工模式。例如，从rs-fMRI估算的语言侧化结果，与同一患者任务态 fMRI结果相比，其一致性存在差异（在患者中通常低于对照组），并且偶尔会出现错误分类的情况。正如美国神经放射学会近期的推荐所指出的那样，rs-fMRI 仍需进一步验证，特别是在预测个体语言功能预后方面。综上，我们的共识是：任务态定位依然是识别特定语言加工相关脑区最可靠的方法；在患者能够配合完成任务态检查的情况下，目前尚无充分证据支持仅依靠 rs-fMRI 进行语言功能定位。

    然而，在部分患者中，任务态 fMRI 并不可行，如无法配合或耐受 MRI 的患者，其中包括年龄过小的儿童（通常 <6 岁，视个体情况而定），他们往往需要在镇静状态下完成 MRI 检查。然而，目前针对婴幼儿语言功能侧化或定位（无论使用任何技术）的研究仍然十分匮乏。同样，对于更大范围内无法耐受任务态 fMRI 的人群，现有研究数据也不足以形成明确的临床推荐意见。已有少数研究试图通过在深度镇静下，对儿童进行 fMRI 检查来确定其语言功能侧化情况。其中迄今为止规模最大的一项研究发现，由于出现了更高比例的“非典型”（双侧）模式，因此得出结论：“在镇静状态下结合被动任务所观察到的语言模式，可能并不能真实反映清醒状态下的语言网络结构”。对于 5 岁以下儿童而言，语言网络尚未完全建立，其激活模式往往受到自身语言能力的影响，若缺乏患者主动配合及行为反馈，可能会给功能区的解读增加干扰因素。

    由于本共识推荐意见的制定，是以任务态 fMRI 在特定适应证和人群中对言语和语言相关功能进行定位为背景，因此对于超出这些应用场景及人群范围的情况，我们无法提出一致性推荐意见，即无法针对不能主动配合完成任务态 fMRI 的个体（儿童或成人），就检查方法的选择提出推荐。在这种情况下，其他功能定位和/或偏侧化评估方法可发挥补充作用，如皮层电刺激（ESM）、皮层脑电图（ECoG）、经颅磁刺激（TMS）、功能性近红外（fNIRS）和功能性经颅多普勒超声（fTCD）等。然而，与 fMRI 一样，这些方法对于预测特定人群语言功能预后的价值仍需更多数据支持。

    基于上述原因，在规划语言 fMRI 时，充分掌握每位患者的神经学及认知功能状态至关重要。在某些患者群体中，例如颞叶癫痫，已广泛应用术前与术后认知评估量表，并能够预测左侧颞叶优势患者术后命名能力下降的风险程度。在其他人群中，如高级别胶质瘤患者，并未常规评估术前认知功能。然而，功能缺损可能会阻碍患者完成有效的 fMRI。例如，当患者失语过重以至于无法理解指令，或任务本身对患者而言过于困难时，尝试进行 fMRI 语言定位几乎没有意义（见 2.3.6）。至少，潜在的受检者应当：（a）能够配合并耐受在嘈杂、狭窄空间内完成 fMRI 任务；（b）具备完成所需任务的基本能力，同时能够避免某些干扰行为（如在需静默作答时移动或大声说话）。神经心理学评估能够：（1）发现日常交流中未能察觉但对手术风险有预测价值的细微缺损；（2）识别 fMRI 任务是否需要调整；（3）发现可能影响 fMRI 表现的更广泛的注意或记忆问题。同样，在儿童患者中，需根据其发育的偏离情况（不论是超前还是延迟）选择合适的任务（详见完整文档）。最佳做法是在 fMRI 检查和手术前确定神经心理学表现，并在术后再次评估以判断结果。对主要认知和语言功能进行简短测试（如床旁评估），以及对某些缺陷进行更有针对性的深入评估，几乎在所有病例中都是可行的。

    fMRI 检查存在绝对禁忌症与相对禁忌症，同时部分重要干扰因素会对成像结果的解读产生显著影响，上述内容已在本指南正文及附录 B 中详细说明。

    明确 “谁适合做术前 fMRI 语言定位”，是确保这项技术真正服务于临床、守护患者语言功能的关键一步。

    将围绕 “术前 fMRI 临床应用目标” 展开解读，进一步明确这项技术在手术规划中的核心价值。

    OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读 · 开篇

    《从 ASFNR 到 OHBM：fMRI 如何让脑部手术更 “懂” 语言？

    《美国功能神经放射学会推出术前语言 fMRI 标准范式》。Voets, N., Ashtari, M., Beckmann, C., Benjamin, C., Benzinger, T., Binder, J. R., … Bookheimer, S. (2024, July 9). Clinical functional MRI for language mapping: Best Practice recommendations from the Organization for Human Brain Mapping.https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p.

    在OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读·患者选择中，我们明确了“谁适合做术前 fMRI 语言定位”，为技术落地划定了“入口关”。而当患者通过筛选后，更核心的问题随之而来：术前 fMRI 究竟要达成什么目标，才能真正为手术决策提供价值？

    本章继续解读《Consensus recommendations for clinical functional MRI applied to language mapping》，聚焦“临床应用目标”这一关键环节：拆解“语言半球偏侧化判断”与“功能区定位”两大核心目标的差异 -- 前者需通过多任务组合明确优势半球以评估手术风险，后者则要针对额下回、颞中回等关键脑区，匹配精准任务定位语言网络；同时阐明对照条件、任务类型对目标达成的影响，为临床避免“为做检查而做检查”提供指引。若需深入理解目标设定背后的神经机制与循证依据，建议结合 OHBM 官方完整版共识（论文链接：https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p）进一步研读。

    术前fMRI语言定位的临床应用目标。言语和语言 fMRI 定位的目标通常可分为两类：一是跨半球的功能侧化，二是功能组织的局部定位。用于确定语言偏侧化的任务可能不太适合定位功能区，反之亦然。明确临床需求和手术目标有助于选择合适的任务，从而最大限度地发挥 fMRI 的作用。

    术后出现语言和言语记忆缺陷的风险在一定程度上取决于语言优势半球。在药物难治性癫痫患者接受颞叶手术前，使用fMRI对语言优势半球进行评估已得到广泛应用。其临床目的通常在于，以分级的语言偏侧化评估替代侵入性的 Wada 检查。偏侧化结果常用于知情同意的制定，和/或指导手术路径与切除范围的调整。在既往接受过手术的患者中，fMRI 偏侧化评估同样具有重要价值，因为经由功能重组，半球间的语言优势区可能发生改变。

    就任务范式而言，不同任务会在不同程度上激活语言系统的不同部分。在同一个患者中，左、右半球均可能共同参与语言加工的不同方面--甚至在某些特定方面呈现“优势”（即所谓的“交叉优势”）。通常主张通过多种任务对语言功能的不同维度进行对比评估，以在脑叶水平上确定语言偏侧化。研究表明，癫痫外科及胶质瘤专科中心通常会使用至少两种，通常为三种或更多种fMRI任务来评估语言偏侧性。

    不同的语言加工过程在大脑中的偏侧化程度各不相同，这取决于给定的 fMRI 任务中所涉及的语言加工过程，以及与目标语言加工进行比较的对照条件。激活结果是基于对约 13500 项神经影像学研究的元分析得出的预测，这些研究来自 Neuroquery（http://neuroquery.org），分别检索了“phonemic”, “comprehension”, “naming”, “reading”, “semantic” and “articulation”。Neuroquery 得出的 z 分数图以 z = 3.1 为阈值（对应于 p < 0.01）。重叠图展示了所有语言加工过程的空间叠加情况，右下方的热图展示了至少被两种语言加工过程激活的体素（亮度越高的体素代表重叠的加工过程越多，最亮体素最多可包含5种加工过程）。

    除语言任务类型外，偏侧化结果还受到范式设计中对照条件的强烈影响，即语言任务与什么进行比较。例如，以听觉方式呈现的语言理解任务若未排除（具有显著双侧激活特性的）听觉信息加工干扰，其偏侧化评估效果往往欠佳。同样，多项研究强调，为准确评估颞叶语义处理的偏侧化特征，必须控制语言加工中的非语言因素（如采用非语言性的视觉/听觉决策任务作为对照）。确定特定脑区的功能偏侧化需要同时考虑任务的激活条件和对照条件。

    确定语言偏侧化的通用方法见Box 2。确定语言功能的偏侧化，并不排除在“非优势”半球中检测到的激活区域对语言功能具有不可或缺作用的可能性。通过fMRI检测到的激活区域的“大小”在很大程度上取决于数据的统计分析与阈值设定（见第 3.3 节），其本身并不能反映该区域的功能重要性。从手术应用的角度来看，fMRI不仅需要确定语言功能所处的优势半球，还需精确定位其具体脑区分布，并评估哪些语言功能面临最大手术风险。

    Box 2. 语言功能偏侧化任务的考量因素。证据等级：大量综述与元分析表明，相比Wada测试，任务态fMRI所获得的语言偏侧化结果具有高度一致性；然而这些研究均指出fMRI实践存在显著异质性。近期 Delphi 调查强调，不同偏侧化评估任务可能适用于不同临床问题，目前尚未确立最优fMRI任务范式。

    \1. 对涉及特定语言加工过程的神经科学研究进行专项评估，重点分析各过程的偏侧化特征

    \2. 已发表的系统综述，评估不同fMRI任务的偏侧化效度

    \3. 已公开的fMRI任务与Wada测试偏侧化结果对比数据（方法学局限详见第4.3节）。

    以下建议并非硬性规定，而是基于当前对语言-脑功能关系的理解，筛选出最可能实现语言偏侧化高敏感性检测的任务组合方案。

    建议1：语言偏侧化评估需要多任务结合。不同语言加工过程涉及不同的脑区网络，其偏侧化程度也存在差异。当前对这些神经系统的认识仍在持续更新，语言任务范式的优化仍是活跃的研究领域。建议既采用成熟任务范式，同时也需对新兴范式进行进一步评估。多项 fMRI 任务的联合分析所确定的偏侧化结果，相比单独任务分析，与Wada测试结果具有更高的一致性。建议2：日常语言活动通常需要语音、词汇-语义及句法加工（以及认知控制、工作记忆等非语言操作）的协同运作。强烈建议至少采用一项句子层面的任务范式。在 fMRI 语言偏侧化评估中，传统上倾向于将任务划分为探究“语言产出网络”（即表达性任务）、“语言理解网络”（即接受性任务）和“语义网络”范式。但由于多数 fMRI 任务会在不同程度上同时激活多个（甚至全部）网络系统，这种分类方法在实践和理论上均存在局限性。需特别指出的是，正是任务与特定对照或基线条件的对比设计（详见第2.3.3.2节），才使得特定语言加工过程的研究成为可能。基于上述注意事项，可考虑的具体任务范式包括：

    \1. 语言“产出”*：除发音系统外，语言生成或产出涉及包括额下回、缘上回和颞上回在内的脑区网络。一项综述表明，词语生成任务具有显著的偏侧化效应，尤其是在采用适当的“主动对照”条件下。在比较 fMRI 与 Wada 测试所得偏侧化结果的研究中，字母流畅性（9项研究）、类别流畅性（5项研究）和动词生成任务（5项研究）是评估最多的范式。与类别流畅性任务相比，字母流畅性任务更多地激活额叶，而类别流畅性任务则更多地激活颞叶。任务的选择还会受到手术目标区域的影响。词语生成任务所产生的激活比句子生成任务更局限于额叶（句子生成任务还会激活更广泛的网络区域，包括颞叶），因此，当针对额叶的手术目标区域需要确定偏侧化情况时，词语生成任务更具参考价值。患者的流畅性受限可能由非语言障碍因素导致；动词生成任务更有利于维持患者任务表现，从而确保 fMRI 激活信号的稳定性。

    \2. 语言（尤其是句子）理解*：语言理解涉及包括外侧与腹侧颞叶、角回以及额下回在内的广泛脑区。一项系统综述指出，句子理解任务具有显著的偏侧化效应。相对而言，比较句子理解 fMRI 与 Wada 测试偏侧化结果的研究较少。元分析中的5项研究中有3项采用视觉呈现，包括阅读或语义/句法判断任务（均以感知对照任务为基线）。听觉呈现的任务（5项中的2项）通常以故事聆听vs反向语音为主，且多侧重被动聆听模式。理解能力也可以通过句子补全任务进行评估，在该任务中，被试需生成一个词语来补全句干；或通过应答命名任务，即听到或读到一个短语（如，“长长的黄色水果”，然后理解并生成名称：“香蕉”），这种任务结合了语言“理解”与“生成”过程。纳入这类任务有助于确定更广泛的颞顶叶（以及颞顶额叶）网络的偏侧化情况。简单的句子加工任务，如阅读或被动倾听，其偏侧化程度不如涉及语义或句法判断的句子理解任务，因此，不建议将其用于语言偏侧化评估--至少在单独采用标准广义线性模型（GLM）分析时如此，除非患者认知能力受限而必须使用该范式。

    \3. 当语义判断任务与非语言主动对照任务配对使用时，相较于词语生成和被动句子聆听任务，能额外激活颞叶前部及下部的更多区域。鉴于语言偏侧化评估常应用于颞叶切除的术前规划，采用涉及语义判断的词语理解任务对激活前颞叶及基底颞叶尤为重要。目前研究最为广泛的范式是语义决策条件与非语言音调感知条件的对比。在该语义决策任务中，参与者需判断一个通过听觉呈现的词语是否属于特定类别（如“found in the USA” 和 “used by people”）。在视觉刺激中，带有动作生成的提示命名任务（如“钢笔=书写”）也可引发语义判断。与 Wada 测试对比的验证研究主要涉及单个词语语义判断任务（视觉或听觉呈现，共5项研究）。一项 fMRI 任务的系统综述显示，涉及关联性判断的语义任务（如词语对）比单个词语语义判断任务具有更强的偏侧化效应。但需注意的是，语义任务的偏侧化效度很大程度上受 fMRI 基线条件的影响--基线任务应兼具主动性和感知判断特性，才能最佳地分离语义加工过程。针对特定功能缺损患者的语言偏侧化评估调整方案详见完整指南文档（儿科患者的额外考量请参见第2.3.6节），其核心考量因素包括：

    · 视觉障碍患者：部分患者存在全盲/视野缺损，另一些患者则表现为听觉注意力优于视觉注意力（反之亦然）。在技术条件允许的情况下（附录C），采用听觉刺激的任务对某些患者至关重要，对其他患者也有裨益。

    · 若患者存在句子层面加工障碍，可考虑采用词语级任务‡作为替代方案。动词生成或词语语义理解（语义判断）任务通过高频外部提示（如每几秒呈现一个刺激项）来维持任务执行，这对执行功能选择性受损的患者尤为适用。

    · 对于失读症/阅读障碍患者，物体命名任务可广泛激活词汇-语义及语音加工网络。但需注意，命名任务的偏侧化效果取决于其对照条件的选择。关键是要采用感知对照任务（如对复杂不可命名图像进行视觉检测/判断），以分离命名任务中的语义与语音成分。

    · 命名障碍患者：部分研究采用一对图片进行评估（如一个物体和一个词语）。虽然需要更多研究验证这类“句子生成”任务是否更适用于命名障碍患者，但最新研究显示该方法可能比单一物体命名任务具有更好的偏侧化效果。

    *语法任务范式（尽管可能只适用于认知能力较强的患者）正逐渐受到关注。评估句法或形态学的任务可激活涉及参与句子加工的脑区（如颞中回后部），其效果可能比简单的词汇-语义任务更为显著。

    ‡视觉押韵任务虽被ASFNR推荐用于偏侧化评估，但支持这一做法的证据并不一致。该任务更易于患者执行，可考虑用于无法完成其他任务的患者或儿科患者。fMRI在局灶性病变背景下对语言中枢的定位目标包括：

    iii. 评估病灶切除的可行性与潜在切除范围。v. 指导是否需要以及如何应用 Wada 检查或术中皮层电刺激定位（ESM）。

    在参与调查的中心中，近80%的神经肿瘤诊疗中心采用 fMRI 进行语言功能定位，其中88%的机构通过 fMRI 评估指导切除范围。在癫痫治疗中心中，约44%已谨慎地使用 fMRI 来规划手术边界。但需要指出的是，fMRI 用于上述临床决策的适用性与局限性仍缺乏有效评估标准。目前系统评估语言功能预后的研究数据有限，且无论是通过 fMRI 还是术中/围手术期评估，语言功能的检测方法均存在显著差异。但可以明确的是，当 fMRI 用于临床决策以判断“该区域是否可安全切除”时，通常需要根据特定手术中最易受损的脑区结构，设计多项严格控制的认知任务来分离语言加工的不同维度。

    用于语言功能“定位”的最佳fMRI任务和范式设计仍存在争议。在选择具体方案时，可参考近期文献中对常用任务范式的系统综述。用户还可以参考大规模神经影像数据库资源，观察特定语言任务/过程的典型激活模式。fMRI任务的选择最终应基于特定脑区在语言加工中的作用。

    A. 当前主流模型描述了至少两条相互作用的信息处理通路，它们分别支持语言功能的语音（蓝色，“背侧通路”）和语义（绿色，“腹侧通路”，更具双侧性）方面。早期研究提出，这些信息通路中的信息由背侧通路（主要是弓状束和上纵束的分支）和腹侧通路（主要是最外囊，即下额枕束和/或钩束）中的离散纤维束传递。背侧通路和腹侧通路在很大程度上（但并非完全）区分了口语的“声音”与“意义”，因此侧重于听觉语言处理。然而，大脑中也有腹侧部分参与语音处理（例如颞上沟），以及背侧部分参与语义处理（例如角回）的情况。最新研究提出了在阅读和书写过程中将视觉信息与语言系统连接的其他通路。B. 基于Neuroquery（https://neuroquery.org/）约13,500项神经影像研究的多变量预测元分析结果。

    "phonological"/"phonology"/"phonetic"和"semantic"/"semantic network"，识别出的皮层激活模式与双流模型基本一致。Neuroquery生成的z分数图显示阈值为z=3.1（对应p<0.01）。过去30年间，特定脑区在语言功能各维度中的作用已获得大量研究数据的重复验证。语言功能定位问题主要出现在涉及以下部位的手术情境中：

    c. 颞中回后部（pMTG）与颞上回后部（pSTG）及颞上沟（pSTS）。涉及辅助运动区（SMA）和前辅助运动区（pre-SMA）的手术也会导致语言相关障碍，但如果对侧同源区域能够支持这一功能且胼胝体保持完整，这些障碍大多为暂时性的。其他脑区，如颞极、书写运动区（即Exner区）及Hopf 55区，对语言功能的贡献机制尚未完全明确，因此难以精准定位（详见完整文档）。

    为保障术后功能的保留，临床 fMRI 的目标不仅在于激活特定脑区，更在于识别特定语言加工过程中参与的神经网络或脑区集群。

    \1. 多个神经元群参与多种功能的实现

    \2. “语言”并非单一行为模式。各脑区通过执行不同程度的特异性计算，并以特定方式协同组合，方能满足不同“语言”功能需求。

    语言功能各维度所需的“核心”加工过程包括：a) 语义获取（概念与意义的表征），b) 语音表征（单词的发音），c) 词汇获取（习得性词汇存储），d) 正字法与字形知识（视觉词汇识别与拼写），以及e) 句法（支配词在其中的排列方式及其相互关系的规则）。言语生成通常需要发音动作（包括语音的规划、协调和编码），这一过程是言语产出的必要条件，但并非口语独有特征。目前，关于大脑中神经网络在哪种程度上支持句法处理，以及关于时间/句法顺序预测的神经基础，仍存在不确定性。

    这些“核心”语言加工过程通常被描述为由（至少部分）独立的脑区组成的（至少部分）离散网络。当前主流理论认为存在两大相互作用的系统：其一是支持语言概念（词汇-语义）层面的神经网络，其二是支持语音加工及言语生成的神经网络。展示了这种双流模型，并附上了根据 Neuroquery 中 13450 项神经影像学研究结果的预测建模，得出的在进行“语义”和“音位”语言处理时，被激活的大脑皮层统计图。将特定语言加工过程映射到双流模型上较为复杂，因为多数语言任务会不同程度地同时激活两条通路支持的功能。许多语言定位理论的先驱学者指出，局灶性“功能缺损”（或 Penfield 研究中的电刺激诱发障碍）很可能反映的是广泛性语言网络的功能紊乱。以临床最常见的语言功能障碍之一命名障碍（anomia）为例，其发生可能是由于语言优势半球多个非重叠脑区的损伤。命名这一任务本身并非“可定位”的。然而，来自脑卒中与切除手术预后研究的综合数据表明，某些脑区对语言功能的贡献比其他区域更为关键（表1）。考虑到对这一问题的理解仍在不断发展，总结了基于病变、脑刺激和影像学数据汇合分析得出的，被认为“可靠”的核心功能与解剖语言映射的关系（请注意，这只是不同可能概念化方式之一）。表 2 列出了最需要考量的语言加工过程及其常用评估范式。理想的任务范式需满足以下标准：(1) 能有效显示偏侧化特征，(2) 可在较高比例患者中激活相关语言功能区（效度），且具有可重复性（信度），(3) 能在跨不同时间点的扫描中，得到一致性激活结果（重测信度）。以语义判断任务为例，相较于图片命名任务，该范式通常能显示更强的偏侧化效应，并能更可靠地激活额叶与颞叶语言功能区。

    这些总结的功能既非绝对也非排他；许多脑区参与多种语言加工过程及非语言功能，且解剖学标志与功能边界并不精确对应（尤其在患者群体中）。本示意图重点展示特定类型语言功能在脑区特定部位或其邻近区域较高的出现概率，需注意影像学表现与术中刺激在个体间存在显著差异。在接受手术的特定患者中，需综合考虑多种功能可能性，包括功能可能因占位效应发生空间移位或功能重组的情况。

    a. 语言激活图几乎总是反映了执行特定任务所涉及的混合加工过程，通常包括与语言无关的感觉（如视觉）输入，以及运动（如按键反应）或认知过程（如决策），这些过程共同作用以生成任务所需的反应。b. 在语义决策任务（判断听觉呈现的单词是否同时“found in the USA” 且 “used by humans”）中，根据对照条件的选择，会出现不同的激活模式：静息注视、音调决策（判断听觉音调是否包含两个目标音调）。首先要注意的是，当对照条件包含对低级非语言听觉处理的控制时，几乎所有双侧听觉感觉皮层激活均被减去。当采用主动的非语言对照任务时，会出现左侧优势的额 - 颞 - 顶语言网络，这通常会抑制在“休息”期间发生的语言加工。c. 另一种方法是将不同的语言任务结合起来，从而确定核心语言区域。在这种方法中，选择单一任务（命名）并通过不同模态（视觉、听觉）多次重复。

    明确“术前 fMRI 语言定位要达成什么目标”，是让这项技术从“数据采集”走向“临床实用”的关键。

    将围绕“任务设计”展开解读，探讨如何通过科学的任务规划，精准实现“偏侧化判断”与“功能区定位”目标。

    OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读·患者选择。OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读 · 开篇

    任务设计与采集分析

    在前一篇OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读·临床应用目标中，我们明确了“半球偏侧化判断”与“功能区定位”两大核心目标--前者需明确优势半球以评估手术风险，后者要精准锁定关键脑区的语言网络。而这些目标的实现，最终依赖于科学合理的任务设计：一个适配患者情况、匹配手术靶区的任务，能让fMRI数据真正反映语言功能；反之，不当的任务设计可能导致定位偏差，甚至误导手术决策。

    本章继续解读《Consensus recommendations for clinical functional MRI applied to language mapping》，聚焦“任务设计”的核心要点：解析区块设计与事件相关设计的适用场景，强调主动对照条件对提升定位特异性的关键作用（如用“音调判别”替代“静息”作为基线可减少无关激活）；详解针对儿童、双语者、认知障碍患者的任务调整策略（如缩短任务时长、采用语言切换任务）；同时阐明任务呈现模态、速度、难度对数据质量的影响，为临床避免“任务设计不当导致检查无效”提供实操指南。若需深入理解任务设计背后的神经机制与循证依据，建议结合OHBM官方完整版共识（论文链接：https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p）进一步研读。

    在明确具体临床问题及目标语言过程后，fMRI的敏感性取决于能否有效区分语言相关信号与对照基线信号（如“静息”或主动“对照”条件）。当研究旨在捕捉与某一总体任务（如命名任务）相关的神经活动，而具体反应内容（如命名的具体对象）并非核心关注点时，通常采用“区块设计（block design）”，因为该设计能够最大化地提高对平均血氧水平依赖（BOLD）反应的探测敏感性。借助block设计，可以在相对较短的实验时长内完成一项或多项语言功能的定位；尽管该设计存在一定局限性（例如假定在整个任务block期间BOLD反应保持持续稳定），但在临床应用中仍是最为常用的范式。

    对于某些任务而言，其目标在于分离出正确反应（如仅分析被准确命名的项目）。在此类情形下，精确捕捉神经反应的时间点至关重要，这就要求采用“事件相关（event-related）”分析。然而，event-related设计所带来的时间精度提升是以降低统计效能为代价的，且通常需要更长的采集时间才能可靠地估计整体神经反应，尤其是在成功试次数较少的情况下。event-related设计通常并不应用于临床语言功能定位。关于“block-event混合”设计在临床应用中的潜在优势，仍需进一步研究予以验证。

    任务组（Task Panel）方法的优势。任务需求的差异会影响语言功能的半球内定位与侧化。当临床目标在于确定语言偏侧化时，如前所述，采用标准化任务组能够生成相较于单一任务更具优势（即更“完整”）的优势半球语言激活图。鉴于任何语言任务的激活部位与范围不仅取决于所选语言任务本身，还与对照条件密切相关，因此在设计任务方案时，强烈建议以任务对比为基础，而非依赖孤立的单一任务。当临床目标是定位手术病灶周围特定的语言相关过程时，通常需采用定制化的任务组方法，通过不同条件的对比来全面探查所有存在手术风险的语言功能。从理论上讲，可借助单一范式实现对不同语言过程的定位，该范式包含多个主动条件或任务对比。然而，采用简短且具有针对性的任务对比--每个对比任务单独评估某一存在风险的语言过程--具备一定优势（如减少患者运动）。目前仍需更多实证数据来支持特定任务对某些语言加工过程/脑区的优越性，表2已列出若干可行的选择方案。

    神经科学与病损研究证据均表明，多个认知过程可能共同激活同一脑区，即所谓的“多对一映射”。选择能够选择性激活特定脑区的合适任务及任务对比是一项挑战。

    1. 3.3.2. 任务“对照”条件的选择

    “静息”仍是临床fMRI设计中常见的基线条件，并广泛应用于许多商业化的任务fMRI设计中，这些设计通常通过比较任务“开启”与“关闭”（即静息状态）block来进行分析。然而，先前研究已指出以“静息”作为比较基线的局限性。“静息”是一种不受控制的状态；即使在极短的静息期（例如3秒）内，仍会发生重要的神经功能活动，包括记忆巩固以及内在的认知与语言过程。将“静息”作为语言任务的对照条件，会降低对语言相关网络激活的探测敏感性。展示了在语义决策任务中，仅通过将对照条件由“静息”更换为“听觉音调判别”时，激活图所产生的显著变化。为了提高敏感性与特异性，对照条件需经过慎重考量，应尽可能“控制”与目标语言过程同时发生的其他任务表现成分。

    a. 语言激活图几乎总是反映了执行特定任务所涉及的混合加工过程，通常包括与语言无关的感觉（如视觉）输入，以及运动（如按键反应）或认知过程（如决策），这些过程共同作用以生成任务所需的反应。

    b.在语义决策任务（判断听觉呈现的单词是否同时“found in the USA” 且 “used by humans”）中，根据对照条件的选择，会出现不同的激活模式：静息注视、音调决策（判断听觉音调是否包含两个目标音调）。首先要注意的是，当对照条件包含对低级非语言听觉处理的控制时，几乎所有双侧听觉感觉皮层激活均被减去。当采用主动的非语言对照任务时，会出现左侧优势的额 - 颞 - 顶语言网络，这通常会抑制在“休息”期间发生的语言加工。

    c.另一种方法是将不同的语言任务结合起来，从而确定核心语言区域。在这种方法中，选择单一任务（命名）并通过不同模态（视觉、听觉）多次重复。

    对照条件的选择通常需要在特异性、敏感性与临床可行性之间取得平衡。最常见的做法是，利用若干独立的语言任务分别分析，以绘制互补的语言加工过程。在这种情况下，针对每个任务所选取的对照条件，应当能够精准反映出在定位目标功能时所期望达到的精确程度（表2）。相关考量因素列于Box3。

    Box 3. 语言功能偏侧化任务的考量因素。通常建议采用主动控制条件而非“静息”或被动基线，以定位特异性的语言激活（而非仅反映低水平的感觉、运动或注意过程的激活）。若计划采用替代性的联合分析方法，通过不同感觉通道（如听觉、阅读、视觉）执行的多项任务来分离某一特定功能（如语音检索），可参考https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p。

    主动的非语言控制条件能够提高敏感性，因为许多语言区域，尤其是涉及语义加工的区域，即使在“静息”状态下也处于活跃状态。

    与任务条件显著不同的主动控制（如音调辨别vs单词理解）有助于提高侧化指数，因为它们能够消除感觉和注意网络中非特异性的双侧激活，从而更好地检测语言特异性激活。

    某些控制条件（如呈现反向语音或假词）会调动语言网络的语音成分，并可能增强注意；其使用可能削弱与语音加工相关的信号。在此类设计中，同时加入静息注视block可能有助于分别探索主动条件和控制条件的主效应，从而更好地解释主动 > 控制block的比较。但这通常需要比部分商用fMRI分析软件所允许的更强大或灵活的分析模型。

    认知负荷较高的控制条件会增加任务理解或记忆的复杂性。对于存在中度至重度理解、记忆、注意力或配合障碍的患者而言，可能并不切实可行，并可能需要进行大量的扫描前训练。

    最新调查显示，语言fMRI结果不明确最常见的原因是患者执行不佳（47.3%），然而大多数参与调查的中心在患者训练上投入的时间不足15分钟（55%），甚至完全没有在扫描前提供指导（14%）。工作组强烈建议在正式fMRI扫描前为患者安排训练环节，以确保其理解并能够（在可能情况下进行适当调整）按照要求完成任务，明确何时及如何作出必要反应，并理解头动所带来的严重影响（更多详情见：https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p）。对于成人，准备工作可包括在线培训材料（如stanfordhealthcare.org/fmri），并辅以必要的现场练习。对于儿童患者，建议尽可能使用虚拟及现场MRI模拟训练（如https://www.bcchr.ca/3tmri/facilities/about-simulator）以最大限度提高成功率。

    针对存在不同程度语言障碍的患者群体需特殊考量（详见完整文件中的和Box4）。

    为特定功能障碍患者调整语言fMRI任务工作流程的建议。对于伴随手部无力的患者，若任务需要手动反应，可能的调整包括使用另一只手，或采用替代方法捕捉反应（如有条件可使用眼动追踪，或用脚部轻叩示意所选刺激，由fMRI扫描操作人员手动记录）。*单侧听力障碍不妨碍使用听觉刺激进行语言定位。

    语言任务刺激通常以视觉形式呈现。对于存在特定刺激类型（如失读症患者在处理书面文字时受限）处理困难或无法矫正视力障碍的患者，可能需要改变刺激呈现方式（如改用听觉或图片提示），以确保语言功能定位的成功（参见附录C）。

    任务难度会显著影响多种语言任务中的fMRI激活情况。必须确保患者在整个扫描过程中能够执行任务，同时保持任务的适度挑战性以维持专注与投入（从而最大限度减少走神）。然而，当任务难度过大时，相同脑区可能会显示较低的激活水平，这表明任务难度、认知努力和BOLD反应之间存在一种关系（通常呈倒“U”形）。综合证据表明，任务难度应优化至患者可完成的水平--既要有足够难度以激发认知努力，又不能过难以致患者完全丧失参与感。对于已有语言障碍的患者，推荐的策略是保持准确率与动机之间的平衡，将任务正确率设定在约70%至80%。

    在我们工作组中，一些成员在患有失语症或反应速度受限的成人患者身上使用了针对儿童的任务版本。另一些研究者则使用针对失语症患者开发的范式，如自适应语言定位（Adaptive Language Mapping, ALM），并取得了良好的效果。ALM基于受试者表现（https://aphasialab.org/alm/），利用已量化的心理测量学特性在线调整任务难度。ALM提供了一种循证方法--在一项研究中，与广泛使用的临床范式相比，该方法提供了更稳健的偏侧化指数和更强的激活程度。当无法针对每位患者进行任务调整（如某些商业软件包中缺乏可选方案）时，则更需依赖认知评估及扫描前的练习环节，以确保患者在正式扫描中能够充分完成任务。

    一项针对400余例临床儿童群体的语言fMRI研究表明，尽管fMRI扫描总体成功率良好，但与典型发育的儿童相比，扫描“失败”的比例更高（约15.8%）。可预见的是，扫描失败率随年龄降低而上升，这主要是由头部运动引起的（该问题可被缓解），扫描失败还与一些儿童在扫描过程中入睡有关。这些发现表明：儿童患者可能尤其需要通过任务设计的调整来改善扫描效果：（a）采用多个简短任务以维持注意力与投入度；（b）确保获取最低限度的成功反应次数。总体而言，临床fMRI在7岁以上儿童中的成功率更高。建议至少采用3-4个简短任务，部分原因在于头动会随着采集时间的增加而增加。激活任务应根据个体表现水平（与成人相同）和发育阶段进行个性化定制。这是因为相对于Wada测试获得的语言偏侧化结果，某些fMRI任务中观察到的对侧激活增强，可能主要由非语言性的“难度效应”所驱动，进而导致表观上的“更高双侧性”。对于难以遵循“静息注视”要求的年幼儿童，或存在神经发育及行为障碍的儿童，选择主动对照条件尤其有助于维持其注意力与参与度。通过模拟扫描或训练优化检查环境，也可提升儿童对任务态fMRI的依从性。使用儿童喜爱的玩具、设计游戏化场景（如将MRI设备比作宇宙飞船）等策略，也能帮助提高其参与感并减轻焦虑。这些考量凸显了在手术规划中保持策略灵活性与采用个性化方案的必要性。

    目前已报道的儿科语言fMRI任务及任务对照类型非常广泛，但在儿童群体中，不同任务在偏侧化或激活模式上的比较研究，以及基于概率的激活图谱数据仍然匮乏。在构建最佳的儿科语言fMRI任务组合时，一种可行的方案是针对不同年龄段采用最适宜的任务组合。然而，该方法的主要局限在于，不同年龄组之间，乃至同一儿童随时间的纵向比较，其结果解释将面临较大挑战。另一种替代方案是采用一套固定的任务组合，其中每个任务旨在激活特定的语言过程（如，语音、语义提取等），并通过设置不同难度等级的平行版本来适配不同发展阶段的儿童。关于具体任务的设计细节，可参考完整文档：https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p。未来亟需进一步开发适合儿童的命名刺激材料及相应的常模数据库，以支持不同年龄阶段的标准化应用。另一个值得关注的因素是，儿童语言fMRI定位的结果可能受到较高脑代谢水平的影响，从而对所测得的BOLD信号产生一定干扰。

    在双语神经外科患者中，除共享脑区外，还存在分别支持母语与其他语言的独立皮层区（详见完整文档）。在进行语言fMRI定位时，应优先考虑母语，但理想情况下，应涵盖患者日常生活中所使用的全部语言。

    然而，受文化差异影响，患者对某些刺激的熟悉度可能不同，从而影响表现。其他任务（如字母流畅性）的难度则取决于不同语言中字母出现的频率，因此应结合各语言的常模数据，选择合适的字母，以确保任务难度匹配。目前，一些商业化软件包或研究团队已提供多语言版本的常用实验范式（如www.cogneuro.net/hbm201775）。工作组的若干成员在实践中使用了任务的平行语言版本，尤其是在阅读与理解类任务中。

    除了支持语言生成的大脑区域可能存在差异外，多语言使用者还会依赖一个分布式的“控制”网络。研究表明，该网络一旦受损，可能导致患者出现对单一语言的不可控固着，或在无失语症状的情况下出现语言混用/切换。在双语患者的语言fMRI定位中，引入语言切换任务具有重要价值。最简单的任务形式可能是词汇翻译（即呈现一种语言的词汇，并要求以另一种语言作答），或者交替使用不同语言block（如使用国旗来提示目标语言）。

    将围绕“数据采集与分析”展开解读，探讨如何通过规范的技术操作与科学的数据分析，将优质的任务设计转化为可靠的临床结论。

    OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读·临床应用目标。OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读·患者选择。OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读 · 开篇

    在前一篇OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读·任务设计中，我们明确了科学的任务设计是实现“半球偏侧化判断”与“功能区定位”的核心--但优质的任务设计，还需搭配规范的数据采集与严谨的分析，才能将脑活动信号转化为可靠的临床决策依据。若采集参数不当、头动未校正，或分析阈值设置随意，再好的任务也会导致定位偏差，甚至误导手术。

    本章继续解读《Consensus recommendations for clinical functional MRI applied to language mapping》，聚焦“数据采集与分析”全流程要点：明确 3T 设备、1-3 秒 TR、≤3.0mm 各向同性体素等核心采集参数；详解头动预防与校正策略（如实时监测）；强调分析中“最小化空间平滑”（≤4mm FWHM）、多阈值验证、偏侧化指数个体化计算的重要性；同时警示伪影导致的假阴性风险（如颞叶信号丢失）。

    本部分聚焦临床 fMRI 数据的采集与分析。虽然 fMRI 有时被视为一种常规的神经放射学检查，但事实并非如此。临床语言 fMRI 是一种认知评估范畴，需结合多学科专家针对具体病例提供专业意见。具备广泛跨学科培训背景的临床 fMRI 专业人员，或由具有互补训练背景的专家协作，方能实现最佳的患者照护（参见https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p）。若同一位专业人员能够全程参与患者诊疗各阶段的评估与操作（包括术前与随访评估、fMRI 检查及必要的术中评估），将尤为有益。

    MRI 数据采集与处理的技术因素直接影响临床 fMRI 的成功率与临床效用（详见完整文档中的 Box 5，网址：https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p）。其中最关键的建议包括：实时监测 fMRI 检查的成功与质量，并在每次扫描后收集患者反馈，以便及时发现并解决潜在问题（如头动过度或任务配合度不足）。

    task-fMRI 的实施需要专门的硬件支持。与单一模态（如仅视觉任务）相比，视觉与听觉任务的联合应用可实现更全面的语言网络定位，这一点在术中电刺激定位研究中亦得到验证。专用设备与序列参数的考量详见完整文件。建议同时采集额外的场图序列，以便后续校正平面回波成像（EPI）的畸变，并实现与非 EPI（如 T1）数据的精确配准。

    信号丢失区域（如鼻旁窦与颞骨周围，或因既往开颅手术产生的金属磨蚀/颅骨固定装置，中央 X 线嵌图中可见既往的成形开颅术及带有 Ommaya 储液囊的 Rickham 导管）无法恢复，但目前已有多种方法可用于“校正”解剖学畸变。若将 fMRI 任务激活结果叠加于（未发生畸变的）解剖扫描图像用于术中神经导航，若未对这些 EPI 畸变进行校正，则可能导致激活定位出现显著错位（比较右未校正图像中 fMRI 任务激活与十字标位置，和右畸变校正后图像中 fMRI 激活与十字标位置的差异）。B. 畸变校正对语言任务相关 fMRI 激活定位结果的影响示例。注意激活相对于病灶的位置存在显著差异：在未校正图像中，激活似乎位于病灶之后至少一个脑回处；而在正确校正后的图像中，术中电刺激证实语言任务相关激活直接位于病灶下方。本例为左额叶神经节胶质瘤，因既往手术伴随颅骨固定装置及 Ommaya 储液囊植入，畸变尤为明显。

    作为 fMRI 扫描的一部分，建议补充获取弥散成像（张量成像，或理想情况下为更先进的成像技术）以重建参与言语与语言加工的纤维束（见附录 D）。此外还可以考虑进行脑血管反应性成像（见附录 F）。

    与结构 MRI 不同，临床 fMRI 的解读并非基于直接采集到的 BOLD 图像，而是依赖于由这些图像生成的统计结果。数据处理与统计分析中的选择会对结果产生根本性的影响，可能会揭示或掩盖与任务相关的信号。针对神经影像学领域的一般研究，已有综述系统总结了影像分析的“最佳实践”方法。然而，个体患者数据分析的决策标准与群体分析指南存在重要差异。其中最为关键的建议是：在每一个步骤都进行质量控制。

    语言任务，尤其是涉及外显言语的任务，极易受到与刺激或任务相关的头动影响。对于“多少头动算过多”尚难以建立客观标准，但在最严重的情况下，头动会导致脑激活结果无法解释。应对头动最佳且最有效的方法是预防，通常可通过充分的患者准备以及实时图像监测来实现，以便在必要时于患者离开扫描仪之前重复扫描。目前存在多种用于“校正”头动的策略（附录 E），但实践差异较大。本小组共识认为：无论是前瞻性还是回顾性的运动校正，均不能完全解决头动带来的问题。每例 fMRI 扫描都应通过多种方式评估头动情况，包括检查原始图像、回顾性的运动校正/重对齐曲线，以及比较不同校正方案对激活图谱的影响。

    一些数据预处理流程会从图像中去除非脑组织（如眼球、眶区、颅骨及硬脑膜）。然而，这一步骤可能导致低信号病灶及其病灶周围区域被一并移除。当脑组织提取/掩模生成属于初始处理流程的一部分时，必须严格核查其是否错误地将病灶及邻近区域排除在统计分析之外，并在必要时对脑掩模进行编辑或替换。

    空间平滑能够提高 fMRI 信噪比和统计效力。然而，这一效应仅在平滑范围小于激活区大小时成立；若平滑程度过大，则不仅会降低对小尺度激活的检出能力，还可能导致其空间定位发生偏移。为在术前临床 fMRI 应用中保持激活图的空间特异性，本工作组一致认为：应避免或尽量最小化平滑处理，平滑核不超过体素尺寸的 1-2 倍，FWHM 最大不超过 5 mm（对应体素尺寸 2-3 mm），但理想情况下为≤4 mm。该建议旨在避免将相互独立的皮层语言加工区域（如词汇产生与词汇听觉加工），在高密度硬膜下电极网格可分辨的 4 mm 距离内被模糊合并。该策略还旨在实现平衡：在尽可能减少平滑处理的前提下，同时保持感兴趣激活区域的显著性（在未经平滑处理的数据中，这些区域可能更难识别）。

    在一例左侧额-岛区胶质瘤患者中，以体素分辨率 2×2×2 mm 采集的词汇生成任务激活图为例，展示了不同空间平滑程度对激活结果的影响。在保持所有其他分析步骤不变的情况下，将平滑核大小从 0 mm 调整至 10 mm。所得空间激活图（均在相同统计阈值下呈现）显示，平滑程度的选择对激活范围及激活焦点具有显著影响（如白色箭头所示）。*静息注视通常不建议作为任务对照条件，此处仅用于说明空间平滑对激活图总体效果的影响，而与具体任务或对照无关。FWHM：半高全宽（Full Width at Half Maximum）。

    临床 fMRI 与高分辨率结构像的配准。在将 fMRI 结果叠加至解剖像时，必须识别并明确说明 fMRI 数据本身的局限性。例如，fMRI 中的磁敏感效应常导致特定区域信号丢失（多见于颞叶下外侧部），这可能导致假阴性结果（如视觉命名或阅读任务）。通常可以通过先检查原始 fMRI 数据空间中的结果来避免此类错误解读。

    对 fMRI 数据进行有意义的临床解读，需要对生成 fMRI 结果过程中各处理步骤的优势与潜在局限有充分的理解。

    已有若干商业化的软件包可用于临床 fMRI 数据分析。然而，这些软件通常未向用户提供（或仅提供极少）在统计推断与阈值设定方面进行调整或验证的选项。在更广泛的研究群体及本工作组的实践中，常常会将临床认证的软件与开源研究软件结合使用，以利用后者所提供的额外优势。然而，需要指出的是，为科研开发的 fMRI 分析软件通常并未获准用于临床用途，并且其设计初衷和优化目标亦与临床应用有所不同。理解分析参数设定背后的原理，对于认识到在某些研究 fMRI 分析中默认推荐的设定并不适合直接应用于临床情境而言，至关重要。

    在 fMRI 数据分析中（包括临床fMRI）最常用的方法是基于假设驱动的通用线性模型（GLM）拟合。许多 MRI 扫描仪自带简化的 GLM 功能，可用于实时监测 fMRI 扫描结果。对患者在扫描过程中的激活图进行实时监控，有助于确保所采集的数据具备足够的价值与信息量，以生成最终的 fMRI 激活图；本工作组的一些成员在基于 GLM 的分析之外，常常补充采用数据驱动的空间独立成分分析（ICA），该方法不受 GLM 假设的限制（见附录 E）。

    1. 3.5.2.效应量图、统计阈值与推断。统计检验和推断（包括阈值设定）构成了临床 fMRI 的一大挑战。阈值设定将 fMRI 结果转化为激活（或未激活）图谱，从而为神经外科手术中哪些组织可能可以切除（需术中确认）或应予以避免提供指导。然而，目前尚无统一或公认的标准来规范如何最优地为临床目的设定 fMRI 统计图的阈值。

    首要的一步，是在 fMRI 扫描所检测到的所有信号中，判定哪些脑体素或体素簇的信号能够被确信与任务相关（有关这一关键主题的详细说明见附录 E）。为回答这一问题而选择合适的统计判别标准，取决于对 fMRI 信号的若干假设（包括其起始时间、幅度和范围），以及对激活检测结果何时具备统计置信度的界定。假阳性（FP）结果--显示激活区域比实际存在的激活区域多--可能会不必要地限制手术或最大程度切除。相反，假阴性（FN）结果--由于统计选择而遗漏真实存在的语言相关活动区域--在 fMRI 的术前应用中通常带来更严重的风险。若 fMRI 图像中的假阴性结果未得到充分谨慎的解读，可能导致手术切除对语言功能至关重要的皮层区域。临床 fMRI 数据的统计分析策略应在平衡中倾向于避免 FN（即 II 型错误）。然而，目前大多数广泛使用的 fMRI 分析软件均基于旨在控制 FP 率的经典统计推断方法，这些方法既未针对临床 fMRI 优化，也不足以完全满足临床需求。已有一些替代性的统计方法能够在 FN 与 FP 之间实现更合理的平衡，但尚需更广泛的验证。本工作组特别倡导跨研究中心的数据与分析结果的收集与汇总，以推动相关方法的临床应用与推广。

    一旦生成任务激活图，随之而来的第二个关键决策是是否以及如何对所得图像进行阈值设定。由于病灶对 fMRI 信号的影响、受试者表现或障碍程度、头动以及某些药物的使用等因素，fMRI 激活的幅度在个体之间可能存在显著差异。不同个体所需的阈值应有所不同，并需针对每位患者进行个体化调整。本工作组建议，对于每一幅激活图，应检查一系列不同的统计阈值及不设置阈值的结果，同时也应关注任务去激活（de-activation）在手术前定位的相关区域内外的表现。作为一般原则，我们建议明确报告既定的“机构化分析流程”，并严格对照所有可用的临床数据进行评估，尤其是术后语言结果。

    无论在一般研究还是临床实践中，计算语言偏侧化的最佳方法尚未明确界定。从实际（分析）角度来看，基于 fMRI 的语言偏侧化计算结果会因所采用的统计阈值不同而有所变化。使用单一固定的统计阈值（即未针对个体进行调整）会增加 fMRI 语言偏侧化评估不理想或不准确的风险，尤其是在存在认知缺陷或病理特征可能降低 BOLD fMRI 信号整体幅度（或峰值）的情况下。由于语言偏侧化是一个连续体，因此如何基于 fMRI 确定偏侧化程度是一个重要的方法学挑战。

    目前已有多种分析 fMRI 语言偏侧化的方法被提出，并与 Wada 测试进行对比验证，但Wada 测试本身并非绝对可靠。对于个体患者语言组织的“真实标准”可能无法确切知晓，导致迄今尚无法确定哪一种 fMRI 偏侧化指数（LI）的计算方法优于其他方法。如果要生成 LI，通常认为在单一标准统计阈值下计算出的 LI 不够充分，尤其是在临床应用中。在极少数具有混合优势（如语言区前/后部分属不同半球）的患者中，单一“全局”LI 也可能产生误导。在此类情况下，在任一特定阈值下，LI 可能偏向非病变半球，从而限制其实用性。

    纳入适当范围的任务（并仔细考虑任务对比），以确立与手术最相关的言语与语言成分的偏侧化情况。

    若需计算 LI，应可视化与患者激活水平（即信号幅度）相匹配的 LI 范围，或采用一种在不同阈值范围内生成加权平均 LI 的计算方法。

    考虑来自不同语言相关脑区的 LI（不限于额叶），但应排除涉及感觉（如视觉或听觉）或非语言特异性认知过程（如额叶眼区、背外侧前额叶、前扣带回）的区域。

    如果对 fMRI 结果进行分类（如分为“左半球优势”、“右半球优势”或“混合/双侧优势”），需说明分类依据（如基于任意 LI 阈值或特定人群常模）。建议谨慎解释非典型偏侧化现象，并考虑专家们对“双侧/混合”与“非典型”优势的定义存在较大差异。一些临床医生可能从简化的“混合”或“双侧”LI 报告中得出左半球手术无风险的结论（如将结果解读为双侧半球功能完全等效），然而此类解读既非报告的本意也不具临床指示意义，尤其是对于已有语言障碍的患者而言。

    影像具有强大的直观表现力，因此在解读时必须格外谨慎，以尽量减少误读风险。尤其需要注意的是，当在易感伪影附近未见激活，或当 fMRI 数据叠加在结构像上时，某些伪影区域可能显得不明显甚至不可见，从而容易导致错误解读。对于每一次检查，必须明确指出其局限性（如患者头动、功能障碍等情况）。本工作组认为，如果数据解读者对报告的有效性存有质疑，则不应生成任何图像。

    针对神经科学领域，已有关于 fMRI 报告的最佳实践建议，并且还可参考美国功能神经放射学会（ASFNR）制定的 BOLD-fMRI 报告规范（https://www.asfnr.org/wp-content/uploads/BOLD-fMRI-Dictation-Guidelines.pdf）。本工作组进一步建议在报告中增加任务与分析方法的详细描述（见附录 G）。在术前团队会议等场合对 fMRI 结果进行口头汇报，能有效强调个体扫描结果的可信度与特定局限性。

    值得强调的是，尽管部分外科团队会依据 fMRI 激活区设定精确但各不相同的“安全距离”来指导手术切除范围，然而，即使在具有丰富经验与高度谨慎解读能力的临床专家手中，这种方法在大多数情况下（若非全部）也难以真正保证准确性。其根本原因在于，fMRI 的距离测量结果本质上依赖于数据预处理步骤（尤其是空间平滑）以及研究者所采用的统计学阈值设定，而非反映真实的功能边界。

    数据采集与分析是临床 fMRI 语言定位的“生命线”--参数设错、校正疏漏，都可能让前期精心设计的任务“白费功夫”。

    将迎来系列终篇，总结 OHBM 共识的核心价值与临床落地建议，探讨如何让 fMRI 技术真正为神经外科精准手术赋能。

    结果判读与共识终篇

    本章作为系列终篇，将继续解读《Consensus recommendations for clinical functional MRI applied to language mapping》，系统总结共识核心：梳理“患者选择-任务设计-数据采集-分析”全链条标准，剖析技术局限性（如与术中电刺激一致性 55%-71%、非典型语言优势评估数据不足），并展望未来方向（跨中心数据整合、长期预后研究、多技术联合应用）。

    相关建议的制定过程，基于该多学科委员会的共识与经验，并辅以临床决策所依赖的现有证据权重。先前的研究团队曾回顾过不同范围的临床语言 fMRI 应用，发现其验证程度存在差异。例如，就癫痫而言，fMRI 偏侧化评估在预测语言结果方面的验证水平，高于利用 MRI 定位并结合个体化手术以预防语言功能缺损的应用。在此，我们进一步探讨了针对特定临床目标所优化的语言任务及其设计，同时关注特定患者群体（如成人/儿童），并考虑其特殊需求的可能调整（更详细的内容参见https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p）。然而，由于缺乏针对大多数外科人群的语言 fMRI 随机对照试验，要在现有最有力的数据基础上提出建议，仍然面临重大挑战。第二个障碍在于，目前针对不同语言任务的直接对比研究仍然稀缺，尤其缺乏对其在预测术后语言结果方面的表现的系统比较。该领域仍有很长的路要走。

    鉴于这些挑战，强调应从语言加工机制出发来指导 task-fMRI 的选择，重点参考能够经受元分析验证的数据（主要针对语言偏侧化），以及来自基础神经科学研究与外科病灶结果研究的多重证据（在定位研究中尤为重要）。我们提出的实用指南，基于当前神经影像学的最新进展，涵盖临床 fMRI 的各个方面，包括个体患者数据的采集与分析。对大脑中语言基础的理解以及技术实现的方式仍在不断发展。本建议并非旨在成为最终定论或强制性的规范，而是旨在提供可操作的步骤与指导原则，以推动共享知识库和协作机制的建立，并促进语言 fMRI 执行过程的一致性。通过这种方式，本章件的目标在于提升最低实践标准，并推动对高质量临床 fMRI 的获益、有效性与局限性进行客观评估与量化。

    以多学科协作的方式开展，并基于对每位患者个体特征和功能表现的精确界定。以基础与临床神经科学的多重证据为支撑。遵循数据采集、处理与分析的最佳实践规范。由主刀神经外科医生根据跨学科会诊结果进行解读和使用。通过与临床结果进行系统性评估，以确定其在降低语言相关风险方面的附加价值。

    在此过程中，我们明确认识到需要更广泛地报告各团队在 fMRI 应用方面的经验，包括基于 fMRI 预测所需的术中电刺激定位范围、清醒开颅手术的持续时间等关键因素，以及至关重要的语言结果。还提出了一些有待重点发展的研究方向，这些方向对于进一步验证、提升语言 fMRI 的临床实用性、推广性与可及性具有重要意义，具体内容见 Box 6。

    Box 6. 进一步评估与研究的优先方向。不同已验证任务的激活图比较：深入比较来源于不同、经过充分验证的任务及其设计所产生的激活图，尤其是那些针对相似语言加工过程的设计。

    新兴任务的评估：评估新出现任务的临床价值，特别是其在更大范围语言网络中的激活能力。

    临床证据支持：进一步积累临床证据，以验证特定“激活”神经元群体在特定语言加工过程中的特异性。

    患者偏好与任务适应性：充分考虑患者的偏好以及不同任务改编的可用性。

    命名刺激的开发：研发适用于不同文化背景的命名刺激，并建立儿科群体的适用规范。

    评估 fMRI 在术后长期预后中的作用。跨患者数据整合：整合来自接受与未接受 fMRI 的患者数据（如纳入不适合 fMRI 的患者或未开展 fMRI 的中心），并采用统一的协议和手术方式。

    非预期结果的报告：发布那些出乎预料的结果，如已保留 fMRI 激活区域却导致语言功能障碍，或受损的激活区并未产生功能障碍。

    纵向扫描与弥散追踪：通过纵向扫描和弥散张量成像，更具体地揭示语言网络损伤的程度。

    全面评估长期结果：单一的早期术后结果不足以反映真实风险，因为过度限制肿瘤切除在部分患者中可能降低其生存率。

    fMRI 采集、分析与解读的改进。不同可视化方法的客观评价：对比评估不同方法在呈现 fMRI 结果时的表现（如统计阈值水平）。

    替代阈值方法的进一步开发：发展新的阈值方法，以便在控制假阳性结果的同时，也能降低潜在的假阴性风险。

    临床证据的透明报告：系统报告与临床证据相关的研究结果，尤其是不同 fMRI 任务设计在预测语言结果中的价值，特别适用于接受个体化病灶切除的患者。

    跨中心数据整合的潜在价值：通过在不同中心之间共享数据（尤其是结合局灶性干扰技术，如导航 TMS 或 ESM）可显著提升研究价值。然而，当前此类合作受到临床数据共享的限制（包括直接与间接成本，以及标准化数据采集所需的人力成本与时间负担）。

    工作组关于临床fMRI实用性的立场。据估计，欧洲约 30%-50% 的神经肿瘤学中心以及全球大多数（>90%）的癫痫外科项目已经常规应用 fMRI。美国儿童癫痫手术中心的最新调查（由 Pediatric Epilepsy Research Foundation Surgery 工作组开展）显示，所有受访中心都在使用 fMRI 进行功能定位，其中超过 80% 的中心还结合立体脑电图（stereo-EEG）植入所实施的皮层电刺激映射（ESM）开展语言功能定位，以此作为 fMRI 的新兴补充手段。然而，fMRI 在手术规划所需的功能定位精度方面仍存在合理的不确定性。基于 BOLD 对比机制的内在限制，fMRI 在空间精度方面存在固有的局限性。研究中经常被提及的干扰因素包括：fMRI 难以分离任务相关激活与语言必需神经活动，以及由此导致的 fMRI 在灵敏度与特异性上相较于“虚拟损毁”技术（如电刺激）存在显著变异性。

    来自癫痫手术候选者的证据表明，fMRI 可作为 Wada 测试的替代方法来确定语言优势。只要在任务选择和设计上加以注意，fMRI 在一定程度上能够预测术后语言结果。然而，在临床研究中评估语言定位的有效性仍然困难，甚至可能无法实现。原因在于：当 fMRI 激活图被用于指导和调整手术操作时，缺乏与“未使用 fMRI 的情况下结果会如何”的对照，因此无法进行直接比较。结果是，现有文献大多基于非对照性的观察研究，或偶尔采用与历史对照组的比较。

    根据近期临床调查，未能预防语言功能下降的案例可能普遍存在--该报告指出 fMRI“激活区”被切除的情况相对常见。另一方面，约 17% 的癫痫手术项目报告至少出现过这样的情况：即便在手术中完全保留了所有 fMRI 显示的语言激活区，患者仍在术后出现了语言功能下降（可能与皮质下传导束损伤相关）。目前尚无相关研究结果正式发表。

    根据一项关于欧洲术后护理实践的最新调查，并非所有神经外科中心都会将每位患者转诊至神经心理学科，以评估其语言功能表现及预后。某些患者群体尤其不太可能接受语言学评估：仅有 3% 的高级别胶质瘤患者在术后接受语言评估，而低级别胶质瘤患者的比例则为 30%。对于那些处于快速治疗路径或需术后辅助治疗的患者，其神经心理学评估安排及随访显然存在实际挑战。相较之下，这一问题在癫痫外科背景下似乎较不突出，其中约 70% 的患者会接受术后随访。然而，目前仍迫切需要开展系统化、长期性的预后随访与结果报告，以明确 fMRI 在临床应用中能够回答或无法回答的问题，并进一步探索潜在的失败原因（若出现 fMRI 未能发挥预期作用的情况）。

    本工作组认为，随着预测效力的证据日益增多，语言 fMRI 定位在神经外科患者的选择、知情同意及手术规划中具有显著的潜在价值。然而，临床上有意义的 fMRI 定位依赖于对拟回答的手术学问题进行精确界定，并辅以对患者特征的严谨评估，以尽可能减少在不太可能获益的患者中开展 fMRI 检查。当问题定义模糊（甚至完全没有定义），仅笼统要求“定位语言相关皮层”时，fMRI 生成“结果”的挑战显著增加。

    要在缺乏“金标准”的情况下解读 fMRI 结果，需具备系统的专业知识与训练；而实现真正具有临床意义的 fMRI 应用，则必须依赖高度的跨学科合作。在结合纤维束成像（tractography）与 ESM 的情况下，可能允许更积极或更广泛的外科切除；并可为术中刺激和/或颅内电极放置的优化提供指导--这一点在儿童患者中尤为重要，但并不限于此。

    围绕语言 fMRI 定位临床应用的质疑，主要源自其与 Wada 试验（用于语言偏侧化）及ESM（用于定位）的比较。既往综述已总结，当 fMRI 结果与这些临床金标准技术进行对照时，其灵敏度和特异性表现出较大差异。需谨慎解读此类直接比较，这不仅是因为脑部移位等因素，更重要的是因为每种技术所反映的神经机制及其结果生成方式本质上存在差异。

    ESM 被视为手术期间保护大脑功能的临床标准工具，但和所有技术一样，它也有局限性（详情见https://doi.org/10.31219/osf.io/r7u8p）。并非所有患者都能耐受或完成 ESM。ESM 的实施方式以及对刺激诱发的语言错误的解读仍缺乏标准化。即便完整保留所有 ESM 阳性的语言皮层，也并不能绝对避免癫痫或肿瘤手术后的持久性语言障碍，尤其是在如下顶叶皮层等高风险区域（某研究显示长期功能障碍率达 16.7%）。能够在术前预测手术风险并推测最安全（或相对最安全）手术路径的替代方法，在神经外科规划中仍具重要价值。在这些方法中，fMRI 的使用最为广泛，可能是因为其能非侵入性的提供最丰富的空间细节信息。然而，与 ESM 相比，fMRI 的特异性存在固有局限--通常 fMRI 激活区多于 ESM 诱发语言错误的区域，因此在不同人群和方法的总体特异性方面，fMRI 的表现仅为中等水平（约 55%-71%）。

    需结合背景理解这些结果：通过暂时性诱发或抑制行为反应，Wada 试验与 ESM 在评估语言功能的方式上与 fMRI 存在本质差异。通常术前 fMRI 探查的语言成分以及探查深度与 Wada 和 ESM 不同。如，为控制非语言运动因素而优化的静默词语生成任务，其结果必然无法预测术中刺激所致的言语中止部位。相反，fMRI 具有独特优势，可以评估不同语言成分的交叉优势，这一点是 Wada 难以检测的；并且，fMRI 亦可从系统层面探索语言加工过程，包括对侧脑结构的贡献，而这些在 ESM 中是无法获取的。Wada 测试与 ESM 均不能完全避免（长期）术后语言功能障碍。然而，临床上仍普遍（但错误地）存在一种预期，即 fMRI 的结果若要被认为有用，必须与这些技术实现 100% 的一致。与前人一致，我们主张应从 fMRI 在临床上的实际效用来加以评估，即其在多大程度上能够预测并减少（进一步的）术后语言功能下降，特别是在那些无法耐受或无法完成清醒手术的患者中。

    在这一方面，术前语言 fMRI 定位能够预测癫痫优势半球颞叶手术患者在命名和言语记忆测试中的术后的表现。尽管这些研究受限于 Wada 结果解读的差异，通常忽略了混合优势的可能性，但 fMRI 确定的语言偏侧化对术后结果的预测价值似乎优于 Wada 测试。在小样本病例系列中，若切除区域与术前 fMRI 激活区存在空间重叠，即使与术中 ESM 阳性点无重叠，患者亦会出现术后语言功能障碍。然而，也有研究报道了不同的结果。最新研究显示，在高级别（但非低等级）胶质瘤及转移瘤患者中，无论是否联合使用 ESM，应用 fMRI 指导的手术均与更佳的 3 年生存率相关。这一结果被归因于在 fMRI 引导下，外科医生在进行广泛切除时更有信心，这一点在既往研究中亦有所强调。检验 fMRI 预测术后语言功能下降价值的研究，普遍支持其在术前规划中的辅助作用。

    然而，任何单一技术都不是万无一失的，最佳的患者预后可能源于多种方法的联合应用。语言fMRI定位的可靠性取决于病理性质，在癫痫病灶、脑肿瘤和血管畸形间可能存在差异。对于高级别脑肿瘤和高流量动静脉畸形，病理性血管本身对实质氧供的贡献有限，这在一定程度上限制了 fMRI（及 Wada 测试）的应用。仍亟需开展更为全面的纵向研究，以明确 fMRI 在何种应用场景中具有特殊价值，以及其预测失效的情况。

    临床语言 fMRI 的实践与报告亟需实现国际标准化，以推动大规模研究，从而客观评估其在不同神经外科适应症中的长期效益。新兴技术进展（如更高分辨率的采集方法）以及源自科研领域的复杂预处理与分析手段的引入，都有望实现对临床 fMRI 结果的更精确定位。建议进一步开展研究，对不同任务进行正面对比，以评估其所诱发激活模式的强度与稳健性，以及在患者执行困难情境下的可靠性。

    验证语言 fMRI 定位的一个突出限制在于缺乏针对非典型语言组织患者的数据。由于非典型语言优势侧的罕见性，现有报告多为病例或极小样本的病例系列，因此难以对 fMRI 的准确性与局限性得出确切结论。仅有少数研究探讨了常用药物（如抗癫痫药与抗水肿药）可能对 BOLD fMRI 产生的不良影响。

    鉴于所有临床检测均存在一定程度的误差，应进一步思考在特定适应症下，将 fMRI 作为临床标准所需的证据等级。我们主张相关讨论应转向对术前与术后言语及语言障碍的详细评估，并基于患者自述以及经过验证和标准化的神经心理学测量，在常规接受临床 fMRI 的广泛患者群体中开展系统性研究。

    从“患者选择”划定适用边界，到“任务设计”捕捉精准信号，再到“数据采集与分析”保障结果可靠，OHBM 共识为临床 fMRI 语言定位构建了全链条规范框架。但我们也需清醒认识到，当前技术并非“完美”：与术中电刺激的差异、非典型语言组织评估的不足，仍需通过更多长期预后研究、跨中心数据整合来突破。

    至此，《OHBM 临床 fMRI 语言定位国际共识解读》系列已完整覆盖全流程要点，希望能为神经外科、影像科同仁提供实践指引，共同推动 fMRI 技术从“规范”走向“精准”，真正守护患者的语言功能与生活质量。

    — 感谢阅读 —
    # 磁共振(MRI)

    一起交流

    分享你的思考，让讨论更进一步。