引言
脑内出血(ICH)占全球卒中入院病例的5-40%，是致残和死亡的主要原因。ICH患者因运动皮层直接受损或间接受累而导致严重的运动功能障碍[1]。目前ICH的急性期管理正在快速发展，包括实施急性ICH护理包和血肿手术清除。然而，ICH后的恢复情况存在较大差异[2]。神经功能缺损的严重程度目前通过美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)进行临床评估，并借助计算机断层扫描或磁共振成像(MRI)进行影像学评估。功能结局则使用改良Rankin量表(mRS)或格拉斯哥预后量表进行评估[3]。这些评估方法存在局限性，因为具有相似大小ICH或相似严重程度神经功能缺损的患者可能具有不同的预后。这些工具主要依赖于粗略的临床观察，未能捕捉到驱动恢复的潜在神经机制[4]。迫切需要辅助定量评估工具，以更好地预测功能恢复并指导个性化康复策略。
神经生理学工具，包括脑电图(EEG)、近红外光谱(NIRS)和功能性MRI(fMRI)，可能有助于理解恢复过程中的脑网络重组的复杂动态。这些模态具有更高的时间和空间分辨率。急性期EEG可以中等程度地预测卒中后功能残疾，与短期NIHSS和mRS存在中等相关性[5]。
然而，凝胶型EEG在急性情况下可能不可行。同样，fMRI虽然是一种高度可重复的模态，但资源密集且需要研究型MRI的可用性以及患者在测试期间的稳定性。功能性近红外光谱(fNIRS)正成为急性卒中场景中的首选模态，因其易于使用[6]。fNIRS是一种非侵入性、便携式且具有成本效益的技术，通过测量血流动力学反应来监测脑活动。其优势使其特别适合纵向研究和床边应用，弥合了研究与临床实践之间的差距[7]。近期研究已成功使用fNIRS评估卒中患者的运动皮层活动和功能连接，提供了有关与恢复相关的血流动力学变化的宝贵见解[8]。
静息态功能连接(RSFC)和基于范式(运动或非运动)的评估是卒中研究中的有用工具。RSFC提供了关于静息状态下不同脑区之间神经活动时间一致性的见解[9]。RSFC展示了空间上分离的脑区之间基于血氧水平依赖的时间一致性信号[10]。研究揭示了卒中后脑网络动态的中断，特别是在运动皮层[11]。这些中断通常表现为运动区域内部或半球之间的连接改变，与临床运动障碍密切相关。尽管其具有实用性，但使用fMRI的RSFC研究存在若干局限性，包括高成本、有限的可及性以及在临床环境中实时应用的限制[12]。
对运动任务范式评估的响应有助于理解急性期、亚急性期和慢性期卒中后的皮层重组。这可能有助于追踪卒中后的恢复轨迹。
我们的目标是通过基于种子点(初级运动皮层，priMC)的相关性分析，在ICH患者中评估受影响和未受影响半球的RSFC。我们还旨在测量ICH患者受影响和未受影响半球中与手指敲击相关的相对氧合血红蛋白变化(ΔHbO)。
我们假设ICH会导致运动网络连接的半球内和半球间中断，从而导致与临床运动障碍相关的血流动力学反应改变。具体而言，我们预期任务诱导的血流动力学变化将提供运动网络中断的额外标记，从而更全面地了解ICH如何影响运动控制。
材料与方法
2.1 研究设计与患者人群
本研究在三级医疗中心招募了确诊为急性ICH的成年患者。参与者包括患有左半球和右半球卒中的个体。纳入标准要求患者年龄在18岁或以上并有确诊的ICH诊断，排除标准包括可能干扰fNIRS测量的条件，如无症状的严重颈动脉或颈内动脉狭窄、持续的血流动力学不稳定、使用抗癫痫药物、预先存在的肝、呼吸或肾疾病，以及有症状的甲状腺功能减退。招募了一组按年龄、性别和合并症匹配的对照组，以提供基线比较。对照组无卒中病史，或仅表现为短暂性脑缺血发作(TIA)，无持续性神经功能缺损。机构审查委员会获得了伦理批准，并从所有参与者或通过其法定授权代表获得了知情同意。
2.2 研究程序
卒中严重程度使用NIHSS进行评估，范围从0(无症状)到42(死亡)，在基线(<24小时症状发作)、2小时、24小时、7天和90天进行评估。功能残疾在90天时使用mRS进行测量，其中0表示无残疾，6表示死亡。
2.3 fNIRS数据采集
数据使用NIRSport2(NIRx Inc.，柏林，德国)移动fNIRS系统在单一时间点收集。该设备在760 nm和850 nm波长下运行，允许量化ΔHbO和脱氧血红蛋白(HbR)作为皮下组织中脑氧合和血流的标记。
对每位参与者，从运动前、初级运动和体感皮层上方的16个通道收集fNIRS数据。八个光发射源(optodes)和八个探测器(Avalanche Photodiodes)按照国际10-10 EEG电极放置系统放置在参与者的头皮上(图1和补充表S1)。每个光发射源和探测器之间的距离标准化为35 mm，采样率设置为10.2 Hz。使用NIRSite 2.0版软件(NIRx Inc.，柏林，德国)记录收集的数据。使用Aurora fNIRS软件进行实时信号评估，允许连续监测每个光发射源的信号质量。信噪比(SNR)使用变异系数实时计算，仅保留SNR低于15%的通道进行进一步分析。完成了3分钟静息态fNIRS记录，随后进行包括手指敲击练习的运动范式。运动范式使用PsychoPy Builder(v2022.2.5，诺丁汉大学，英国诺丁汉)实施，按以下顺序进行：
手指敲击任务要求参与者以每秒一次敲击的速率依次用每个手指触碰拇指。任务在双手之间交替进行，每只手完成10次重复，总共5次交替。整个任务持续3分钟，刺激之间有3秒暂停，以允许短暂的休息间隔。
该运动方案对所有参与者组实施，包括ICH患者和对照组。数据分析使用Satori fNIRS软件2.0版(NIRx Inc.，柏林，德国)进行。
2.4 fNIRS数据处理
fNIRS记录的原始光强度被转换为ΔHbO和HbR浓度的相对变化，利用修正的比尔-朗伯定律。这种从光学密度(OD)到浓度色团(CC)的转换使指定脑区域内的血流动力学反应得以量化。与运动功能相关的两个主要区域——初级运动皮层和前运动皮层——被确定为关键感兴趣区域。根据光发射源-探测器布局的信号质量和空间覆盖情况，选择与这些区域对齐的通道进行进一步分析。
所有原始数据以标准.snirf格式保存，并按照fNIRS分析指南，针对每位患者和对照受试者系统地组织到特定的结构化目录中[13]。应用了一致的文件命名约定，确保数据集之间的统一性，包含采集时间、患者ID和任务类型(例如，静息状态或手指敲击)的元数据。数据处理包括滤波、降噪和伪影校正(补充表S2)。如图1所示，为静息状态和运动任务数据建立了不同的预处理管道，以适应每种任务的不同分析要求。
2.5 工作流管理器数据管道
头皮耦合指数(SCI)：75%的SCI阈值确保了可靠的fNIRS记录，低于该阈值的通道被排除，以减少头皮信号接触不良引起的噪声[14]。对于可能有影响传感器耦合的头皮状况的ICH患者，该阈值对于保持数据质量至关重要。
预白化：移除每个事件周围5秒的缓冲区，以减轻任务前变化的基线效应，优化跨任务的fNIRS信号比较的准确性。通过考虑基线偏移，此步骤还最小化了急性ICH患者fNIRS数据中常见的潜在信号漂移。
尖峰去除：使用尖峰去除算法将运动伪影降至最低，针对每项任务定制设置[15]。
单调插值和时间导数分布修复(TDDR)：使用单调插值对数据进行平滑，随后进行TDDR，校正可能扭曲血流动力学测量的运动伪影[16]。该方法对于头部和身体运动可能影响传感器读数的运动任务特别相关。
时间滤波：应用巴特沃斯滤波器降低噪声，运动任务的低通截止设置为0.15 Hz，高通设置为0.01 Hz(静息数据为0.10 Hz)。这些参数经过优化，以维持反映有意义的血流动力学变化的频率范围，同时避免高频噪声的干扰。
全局分量回归(GCR)和基于相关性的信号改善(CBSI)：GCR用于过滤fNIRS数据中的全局噪声，从而解决由心率和呼吸等系统生理变化引起的伪影。此外，CBSI校正了头部运动伪影，对于以最小的外部因素干扰隔离与运动皮层反应相关的血流动力学活动至关重要[17]。
短通道回归(SCR)：应用SCR去除源自头皮和脑外组织的浅表生理噪声。通过回归短距离光发射源捕获的非神经活动，增强了皮层信号的特异性。SCR中使用"最高相关"设置，选择与每个长通道时间对齐的最短通道，确保最佳噪声降低，同时保留任务相关的血流动力学响应，尽量减少表面伪影的污染。
归一化：实施Z变换和百分比信号变化(PSC)归一化，以标准化数据并调整运动伪影，允许进行可靠的参与者间和半球间比较[18]。这些归一化确保数据一致性，对于分析ICH对双侧运动皮层功能的影响至关重要。
保留具有至少一个对称感觉通道的患者以进行进一步分析。这确保fNIRS数据准确捕获双侧氧合和血流动力学反应。由于信号质量差或感觉通道之间的不对称性而不符合这些标准的患者被排除在数据分析之外。该方法确保了在比较半球间血流动力学时的数据可靠性和有效性(补充图S1-S3)。
2.6 fNIRS分析
fNIRS分析针对静息态功能连接(RSFC)和运动范式进行。
2.6.1 静息态分析
通过基于种子点的相关性评估RSFC；priMC作为种子区域，分析集中在受影响和未受影响半球之间的连接上。基于种子点的相关性特别适合于检查预定感兴趣区域("种子")与其他脑区之间的连接模式，能够针对分析跨脑网络的同步活动。
2.6.2 运动范式分析
广义线性模型(GLM)分析运动任务数据，卒中侧别(左或右半球受影响)作为模型中的预测因子。对于左半球卒中患者，对比设置为左手>基线(1>基线)，对于右半球卒中患者，则设置为右手>基线(2>基线)。来自GLM结果的贝塔(β)系数量化了与运动任务相关的脑激活。
GLM提供了量化任务条件下脑活动的既定分析框架，通过建模实验预测因子和观察到的神经反应之间的关系，考虑固定和随机效应，以检测显著的血流动力学反应，同时控制受试者间变异性[19]。
在GLM分析中应用错误发现率(FDR)校正，以控制26个fNIRS通道之间的多重比较。选择了Benjamini和Yekutieli方法，α水平为0.05，确保在最小化I型错误的同时保持对真实效应的敏感性。
2.6.3 结果测量
主要结果测量是ICH患者的RSFC和手指敲击任务期间ΔHbO的相对变化。RSFC评估双侧半球中运动相关脑区之间的一致性中断。受影响运动区域中ΔHbO浓度的降低表明神经反应受损，而其他区域中的增加值可能表明补偿性活动。
2.7 统计分析
我们有两组参与者：ICH和对照参与者。分类或名义变量表示为比例，并使用卡方检验进行比较(女性性别、合并症)。连续变量表示为均值或中位数，并使用学生t检验或Kruskal-Wallis检验进行比较(年龄和ICH体积)。
通过基于种子点的相关性分析(种子放置在priMC上)在个体受影响和未受影响的半球中评估RSFC。此外，通过分别在受影响和未受影响的半球上选择运动通道，对对照组和卒中患者进行线性回归分析。使用广义线性模型(GLM)回归分析受影响和未受影响半球中与手指敲击相关的ΔHbO变化。计算左右运动皮层和事件相关平均值之间的相关性，以评估静息和运动任务状态下的血流动力学反应。我们在90天时使用mRS评估功能结局。使用有序逻辑回归评估功能结局的预测因子(年龄(年))、fNIRS时的NIHSS、血肿体积(mL)和手指敲击时左前运动皮层氧合变化(ΔHbO)。显著性通过p<0.05的阈值确定。所有分析均使用STATA 18.0 BE(StataCorp LLC，美国德克萨斯州学院站)进行。
结果
3.1 患者特征
在这项横断面研究中，我们招募了37名ICH患者和44名对照/TIA参与者。其中七名(两名ICH和五名对照/TIA患者)因分析期间fNIRS信号质量差而被排除研究。纳入分析的35名ICH患者在症状发作后中位数(IQR)42.1(22.6, 88.3)小时入组，NIHSS中位数为10(5, 17)；42.8%为女性，19名(54.3%)位于右半球。表1描述了ICH患者和对照/TIA参与者之间的合并症负担。对照/TIA参与者中血脂异常更为常见，39名中的30名(76.9%)，而ICH患者的小血管疾病负担更高，35名中的24名(68.6%)。
3.2 静息态功能连接分析
使用放置在右或左半球priMC上的种子点，对ICH进行RSFC分析，与对照/TIA参与者进行比较。
当在左半球ICH患者的左半球priMC上放置种子点时，与对照/TIA相比，与受影响的前运动皮层(preMC, FC4-FC2, β=0.83, 95% CI=0.19, 1.47, p=0.01)的一致性增加，与受影响的初级体感皮层(C3-C5, β=-0.76, 95% CI=-1.4, -0.13, p=0.02)的一致性降低(图2)。
在左半球ICH和对照/TIA参与者之间，其余受影响或未受影响的大脑区域中未观察到一致性差异。
在右半球ICH患者中，当种子点放置在左半球priMC上时，与受影响的初级体感皮层(CP2-FC2, β=-0.71, 95% CI=-1.32, -0.09, p=0.02)和未受影响的preMC(FC3-FC1, β=-0.6, 95% CI=-1.12, -0.09, p=0.02)的一致性降低。在右半球ICH和对照/TIA参与者之间，其余受影响或未受影响的大脑区域中未观察到一致性差异。
3.3 运动范式(手指敲击)分析
使用每个通道的广义线性回归进行运动范式(手指敲击)分析。对照受试者和TIA参与者作为比较组(图3和图4)。
在左半球ICH中，左手手指敲击时，左侧(受影响)体感皮层(CP3-C3, β=0.02, 95% CI=0.005, 0.03, p=0.008)和左侧(受影响)preMC(C3-FC3, β=0.01, 95% CI=0.003, 0.02, p=0.01)的ΔHbO更高。
在左半球ICH中，左手手指敲击时，左侧(受影响)体感皮层(CP3-C3, β=-0.02, 95% CI=-0.03, -0.005, p=0.01)和左侧(受影响)preMC(C3-FC3, β=-0.01, 95% CI=-0.02, -0.002, p=0.02)的HbR变化更低。
在右半球ICH中，左手手指敲击时，左侧(未受影响)preMC(C3-FC3, β=0.02, 95% CI=0.006, 0.04, p=0.01)的ΔHbO变化更高。左侧(未受影响)preMC(C3-FC3, β=-0.07, 95% CI=-0.044, -0.005, p=0.01)的HbR变化更低。
左侧(未受影响)体感皮层(C1-C3, β=0.02, 95% CI=-0.13, -0.007, p=0.03)的总血红蛋白(Hb)变化更低，右侧(受影响)preMC(FC4-FC2, β=0.08, 95% CI=0.01, 0.15, p=0.02)更高。
与对照/TIA参与者相比，在其他通道中，无论是右手还是左手手指敲击，两个半球的ΔHbO均未观察到差异。与对照/TIA参与者相比，在其他通道中，无论是右手还是左手手指敲击，两个半球的HbR均未观察到差异。与对照/TIA参与者相比，在其他通道中，无论是右手还是左手手指敲击，两个半球的总Hb均未观察到差异。
图4解释了对照、左和右ICH卒中的组间比较。在地图1(左priMC中左>基线)中，对照与左半球ICH(p<0.01, d=0.86, 大)和右半球ICH(p<0.01, d=0.87, 大)显著不同，而左半球和右半球ICH之间无显著差异(p=0.84, d=0.07, 可忽略)。
在地图2(右priMC中右>基线)中，对照与左半球ICH(p=0.64, d=0.12, 可忽略)和右半球ICH(p=0.18, d=-0.35, 小)无显著差异。同样，左半球和右半球ICH之间也无显著差异(p=0.07, d=-0.65, 中)。
在地图3(右priMC中左>基线)中，对照与左半球ICH(p=0.51, d=0.22, 小)或右半球ICH(p=0.06, d=0.48, 小)无显著差异。同样，左半球和右半球ICH之间无显著差异(p=0.52, d=0.25, 小)。
在地图4(左priMC中右>基线)中，对照与左半球ICH(p=0.64, d=0.12, 可忽略)或右半球ICH(p=0.18, d=-0.35, 小)之间无显著差异。同样，左半球和右半球ICH之间无显著差异(p=0.07, d=-0.65, 中)。
3.4 运动范式(握力)分析
使用每个通道的广义线性回归进行运动范式(握力)分析。对照受试者和TIA参与者作为比较组。与对照/TIA参与者相比，在右手或左手握力的通道中，两个半球的ΔHbO、HbR和总Hb均未观察到差异。
3.5 功能神经学结局
90天时改良Rankin量表(mRS)的中位数为4(2, 5)，6名(17.1%)患者死亡。年龄(比值比0.89, 95% CI 0.81-0.97, p=0.01)和fNIRS记录时的NIHSS(比值比0.83, 95% CI 0.71-0.98, p=0.02)是90天时mRS的预测因子。然而，左preMC(FC3-FC1, FC3-FC5)不是90天时mRS的预测因子。
讨论
本研究表明，RSFC在ICH患者中早期(48-72小时内)受到影响。此外，在左半球ICH患者中，与对照/TIA参与者相比，基于种子点的分析显示受影响的preMC与priMC之间的一致性增加。在运动范式评估中，左半球ICH患者在受影响的preMC和受影响的体感皮层上表现出增加的氧合，这是神经活动的替代指标。相比之下，右半球ICH患者仅在未受影响的preMC上表现出增加的氧合。
增加的一致性可能反映适应不良的过度连接、补偿现象或两者的组合[20]。在fMRI研究中，观察到皮层重组要么发生在受影响的半球(辅助运动区或前扣带回皮层中的一致性增加)，要么发生在未受影响的半球(辅助运动区或priMC)[21]。然而，在亚急性和慢性阶段，这种皮层重组会被修剪为受影响或未受影响半球中的小而明确定义的区域[22,23,24]。
ICH患者表现出受影响和未受影响半球之间的一致性降低，突显了半球间通信受损。具体而言，左卒中患者中C3-C5(感觉/AT)观察到的负系数表明感觉和运动区域之间的一致性减弱，这可能导致运动障碍。相反，FC4-FC2(preMC)中增加的连接性表明补偿机制，暗示对运动缺陷的适应性反应，这反映在priMC和preMC之间观察到的一致性增加。
运动范式结果进一步支持了这些发现，因为fNIRS揭示了ICH患者与对照受试者之间的血流动力学反应差异。卒中患者受影响运动区域的血流动力学活动明显减少，表明皮层激活受损。具体而言，左半球卒中患者表现出降低的运动皮层激活，在运动任务中氧合血红蛋白水平较低。C4-FC4(运动)通道表现出氧合和脱氧血红蛋白浓度的降低，强调了神经激活受损(图3)。相比之下，右半球ICH患者表现出增加的活动，特别是在C2-FC2运动和前运动区域，表明神经元重新组织到受影响的一侧，以减轻ICH引起的运动缺陷(图3)。
在先前的静息态fMRI(rsfMRI)研究中，已在急性ICH的亚急性和慢性RSFC中观察到功能失调连接。在横断面研究中，使用基于种子点的功能连接，在无反应患者中观察到默认模式网络(DMN)和眶额皮层中的一致性降低。这表明急性期前额网络的早期中断[20]。此外，一项纵向研究使用RSFC比较了ICH患者与匹配的对照组。ICH组在卒中后1个月内经历了DMN和感觉运动网络之间的一致性降低。随着时间的推移，ICH组在3个月时经历了一致性最小增加；然而，一致性在12个月内继续增加。这些发现表明，fMRI研究中RSFC从亚急性到慢性阶段存在纵向变化。在先前的fNIRS研究中也观察到类似的变化，特别是在ICH患者队列中，亚急性期的RSFC被发现降低了背外侧前额叶皮层(DLPFC)和双侧初级运动皮层之间的功能连接。这些结果表明，fNIRS的RSFC变化与rsfMRI中观察到的变化相似，特别是在额-运动回路中。
在RSFC变化的基础上，研究还检查了ICH患者中运动网络的重组。一项fMRI研究揭示了急性ICH患者中运动重组的模式，其特征是区域脑活动的时间变异性中断，随着恢复阶段而演变。在急性期，患者在受影响的中央前回(preCG)中表现出降低的时间激活。随着恢复进展到亚急性阶段，preCG、preMC和感觉区域中的激活增加。值得注意的是，从急性期到亚急性期preCG激活的增加程度与长期运动改善相关。这与一项fNIRS研究一致，该研究追踪了急性ICH患者中的感觉运动重组。与fMRI类似，fNIRS揭示了麻痹臂运动期间早期的双侧激活，随后逐渐侧化到受影响的半球。两项研究都强调了急性期侧化的丧失是由于未受影响半球的补偿，以及在恢复过程中受影响半球主导地位的亚急性恢复。
在本研究中，cw-NIRS用作一种非侵入性神经影像技术，测量大脑中ΔHbO和HbR的相对变化。与fMRI相比，其简单性、经济性和更高的时间分辨率使其广泛可用，允许多次评估受试者。重要的是，fNIRS可在运动任务期间用于实时监测运动网络功能和恢复，使其特别适合指导个性化康复计划。由于ICH在急性期(48-72小时)引入快速的半球特异性重组，康复应根据这些早期模式进行调整。这为超越物理治疗的恢复策略打开了大门，例如使用机器人辅助步态和手臂治疗，为受影响运动提供高强度训练。此外，可以整合fNIRS引导的反馈，实时调整治疗，确保训练强化显示最强补偿潜力的网络。通过使康复与每位患者的独特重组档案保持一致，临床医生可以在恢复不太可行时加强未受影响半球的preMC(如右半球ICH)，或者在观察到早期神经活动时促进受影响半球的preMC和体感皮层的重新参与(如左半球ICH)。这种结合神经影像反馈、神经调控和任务特定训练的个性化方法，有可能加速急性ICH的恢复。
局限性
我们承认本研究的几个重要局限性。首先，单时间点设计限制了我们捕捉功能失调连接或恢复过程中补偿反应等动态过程的确定性证据的能力。虽然我们的横断面方法提供了早期见解，但需要纵向随访来建立恢复轨迹和因果推断。我们的发现应解释为这些过程的探索性和初步标记。第二，光发射源的放置仅限于运动、前运动和体感皮层，这限制了我们评估整个皮层重组的能力；未来的工作纳入更广泛的覆盖将提供更全面的视图。第三，虽然我们的35名患者和39名对照的队列对于急性ICH研究来说相当可观，但按半球分组减少了有效样本量，限制了统计能力和进行亚组分析的能力。这一局限性强调了需要更大、多中心的队列来提高可推广性，并考虑ICH表现的异质性。第四，虽然我们使用了个体Satori地图来减轻个体层面的变异性，但我们没有将连接或氧合变化与NIHSS或mRS等临床结局相关联，这将加强我们发现的转化相关性；将此类措施整合是未来研究的优先事项。第五，虽然将增加的一致性解释为补偿机制，但我们认识到适应不良的过度连接的可能性，这需要仔细的纵向调查。这些限制突显了我们研究的探索性质，但也为未来研究奠定了坚实的基础。具体而言，具有更大、更多样化队列的纵向、多站点研究，扩展的皮层光发射源覆盖，结果测量的整合以及先进的信号校正方法，将有助于完善我们对急性ICH后运动网络重组和恢复的理解。
结论
本研究提供了关于ICH后基于半球的运动网络中断差异的见解。左半球preMC可能参与急性ICH中的运动皮层重组。这些结果强调了定制化康复策略的重要性，对左半球ICH患者应更加重视物理和职业治疗。左preMC可能是神经调控设备的目标。然而，需要具有标准化招募标准的更大队列研究来验证这些发现，并进一步完善卒中患者的康复方法。
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