《表1 2010年以来已发表Dec Nef和FCNef相关研究的特点》

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《实时功能性磁共振成像神经反馈的研究进展》

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近年来，实时功能性磁共振成像的神经反馈（real-time functional magnetic resonance imaging neurofeedback，rtf MRI-nf）受到了越来越多的关注，这项技术为个体提供了实时的大脑活动反馈。传统的脑电神经反馈（EEG Neurofeedback，EEG-nf）要求参与者在训练中调节特定的脑电节律活动，但因脑电信号空间分辨率低，并且容易受到外界干扰，导致信噪比较低[1-3]。而rtf MRI-nf提供毫米级的空间分辨率，要求参与者在训练中调节目标感兴趣脑区（region of interest，ROI）的血氧水平依赖（blood oxygenation level-dependent，BOLD）信号指数来改变大脑活动，进而导致行为变化[4-5]。最近几年f MRI在数据采集和分析的技术进展，使专业人员能够实时地以更高的时空精度来评估f MRI信号，而这些技术进步产生了两种新的rtf MRI-nf方法，即解码神经反馈（decoded neurofeedback，Dec Nef）和基于功能连接的神经反馈（functional connectivity-based neurofeedback，FCNef）[6-7]。自Shibata等[8]2011年首次使用Dec Nef进行训练后，涌现出越来越多的Dec Nef和FCNef相关研究。下面以近年已发表的文献为基础，对rtf MRI-nf的最新研究进展进行综述，表1列出了这些研究的基本情况及其特点。