功能超声成像技术及其应用研究进展

Abstract

近年来，由于超快速超声成像技术的出现，超声对低速、微弱血流检测的灵敏度得到较大提升，衍生出功能超声成像（fUSI）。fUSI是一种崭新的神经功能成像的方法，利用神经血管耦合可对中枢神经系统（CNS）的功能活动进行高时空分辨率、高灵敏度、动态、无创或微创的检测。其易用性和便携性高，填补了功能磁共振成像（fMRI）和光学成像之间的空白，并可与电生理记录、光遗传学兼容。本文对fUSI技术发展及其在神经成像领域应用研究进行了综述，截至目前，fUSI已用于小鼠、非人灵长类等多种动物的脑功能成像，以及临床术中成像和新生儿的床旁脑功能成像，在神经科学研究中具有较大应用潜力，可望成为神经科学家、病理学家与药理学家的重要工具。

引言

中枢神经系统（central nervous system，CNS）由脑和脊髓组成，是人体神经系统的关键组成部分。CNS接受全身各处的传入信息，经它整合加工后成为协调的运动性信息传出，或者储存在CNS内成为学习、记忆的神经基础。长期以来，神经科学家一直在追求对CNS复杂的组织和相互联系的可视化探索。对CNS的可视化主要包含结构成像和功能成像两大类，结构成像是使用常规的计算机断层扫描成像（computed tomography，CT）、磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）、传统的B模式超声成像等手段对CNS的解剖结构进行可视化的技术^[1]；而功能成像是对CNS的代谢情况、神经活动情况等进行可视化的技术，这些信息是通过解剖成像无法获得的，功能成像可以提供在响应某种刺激或功能时CNS如何被激活以及被激活区域等信息，因而在神经科学研究领域具有重要的价值。本文着重探讨脑功能成像技术的发展。

脑功能成像主要包括功能MRI（functional MRI，fMRI）技术、正电子发射断层扫描（position emission tomography，PET）技术、光学成像技术和超声成像技术等^[2]。fMRI原理是通过使用高场MRI系统检测由顺磁性的脱氧血红蛋白和抗磁性的含氧血红蛋白含量的变化而引起的磁信号变化，该信号被称为血氧水平依赖性（blood oxygen level-dependent，BOLD）信号。已有研究证明神经血管耦合的存在^[3]，即局部神经的活动与脑血容量（cerebral blood volume，CBV）的变化相关。BOLD信号即是利用神经血管耦合与神经元的激活间接关联起来。fMRI的优点是无创、无电离辐射、空间分辨率较高，现已广泛地应用于脑功能研究中，是脑功能成像的金标准。然而，该成像方式的缺点是便携性差、成本高昂、普及率不高、时间分辨率较低并且灵敏度较差，这些缺点一定程度上限制了其在床旁和实时成像时的应用。

除了利用神经血管耦合进行脑功能成像外，有时还需要对大脑的葡萄糖消耗情况进行成像，从而对大脑的代谢情况进行可视化。PET成像即是利用这一机制，通过注入放射性同位素标记的示踪剂（如氟代脱氧葡萄糖）来对与大脑代谢相关的葡萄糖消耗进行可视化，以反映与脑功能变化相关的大脑局部代谢情况^[4]。PET是一种功能强大且高度敏感的核成像设备，已被用于多种认知疾病的脑功能成像中。由于PET成像所使用的示踪剂具有放射性，所以该设备在使用时需要专用特殊的屏蔽设施。此外，PET成像的空间分辨率较差，必须与其他成像方式结合（例如CT和MRI）才能进行解剖结构成像，这些都限制了它在临床的应用。

光学成像是一种具有高时空分辨率的成像方式，成像速度快，且可以在不同尺度上对脑血流的变化进行成像。但是该方法的缺点是，穿透深度浅，仅限于皮质表面较浅区域的成像，无法进行全脑的功能成像。例如，应用于新生儿脑功能成像领域的功能近红外光谱成像（functionalnear-infrared spectroscopy，fNIRs）即是通过吸收不同波长漫射的近红外光来测量血液中的氧合水平，可实现床旁连续的脑氧监测，但该技术仅限于具有厘米级空间分辨率的皮层成像，因而难以全面反映全脑的功能变化。

超声成像由于其无创、性价比高、便携和实时等优点，多用于大脑的解剖结构成像^[5]。经颅多普勒能够通过颞窗对脑内的大动脉进行血流速度和方向的测量。近年来，随着超声成像在时间和空间方向上分辨率的提高，超快速超声成像技术的出现使得成像的帧频可以达到上万赫兹，由此提升了对低速、微弱血流检测的灵敏度，衍生出功能超声成像（functional ultrasound imaging，fUSI）^[6-8]。fUSI基于神经血管耦合机制，在无造影剂情况下对整个大脑/脊髓的CBV的变化进行可视化成像，进而表征大脑/脊髓神经元的功能活动，目前在临床前和临床研究中均取得了较好的成像效果。本文主要针对fUSI在脑功能成像方面的技术及应用进展展开综述。

1. fUSI技术进展

1.1. 能量多普勒成像

传统的能量多普勒成像（power Doppler imaging，PDI）是一种多普勒成像技术，用于测量成像区域内血细胞的超声背向散射能量^[9]。该成像结果的像素灰度值与像素内的血容量成正比，无法提供血流速度信息。并且，由于传统的PDI使用的超声发射模式为聚焦成像，这种成像模式的特点是通过控制不同阵元的延时，在不同扫描线的位置和深度多次进行发射聚焦，由此导致了较低的成像帧频（约数十赫兹级别）。在低成像帧频的情况下，传统PDI使用高通滤波器对具有不同运动速度的血流成分和组织成分进行区分，但在血流和组织的运动速度相当的情况下，二者频带发生混杂，此时高通滤波器极易将低速血流信号直接滤除，进而导致这种成像模式无法检测出具有低速血流的小动脉/小静脉，这是传统的PDI灵敏度低的主要原因。而发生与神经活动相关的血流动力学反应的主要是这些小血管，因此传统的PDI无法通过神经血管耦合提供局部神经功能信息。

1.2. 超快速能量多普勒成像

随着超快速超声成像技术的产生，超声发射模式由传统的聚焦成像转变为不进行发射聚焦的平面波发射模式，超声成像的帧频得到了大幅度提升（约数千赫兹级别），这使得在较短时间内获得大量超声数据成为可能^[10]。由此，基于超快速超声成像技术的PDI方法，即超快速PDI（ultrafast PDI，uPDI）则可以使用更为先进的杂波滤波器进行血流信号的提取，例如奇异值分解（singular value decomposition，SVD）滤波器。传统高通滤波器仅利用时间维度信息进行血流和组织信息的区分，而SVD滤波器充分利用血流和组织在时间和空间维度上信息的区别，因此能更为有效地将组织和随机噪声滤除而保留血流信号，极大地提高了对低速、微弱血流检测的灵敏度。因此，uPDI技术的灵敏度高，可以检测到更多低速、微弱的血流信息，基于神经血管耦合机制，从而获得局部的神经功能信息，这奠定了fUSI的基础^[11]。

1.3. 功能超声成像

uPDI结果反映的血容量信息是fUSI的基础。在时间维度上以一定采样间隔进行uPDI操作，即可分析出血容量的变化情况，进而可以绘制大脑在某种刺激下的脑激活图谱，该图谱显示了在这种刺激模式下大脑的活动情况^[12-13]。此外，还可以通过绘制大脑的功能连接矩阵研究静息期间不同大脑结构之间的活动相关性，研究方法是对某一大脑功能区对沿时间变化的CBV进行相关性分析，相关系数的大小反映了该功能区对之间连接关系的强弱，这种静息状态的连接可以较为可靠地反映大脑状态^[14]。

fUSI能够同时以出色的空间分辨率（约数百微米级别）、时间分辨率（约数十赫兹级别）和灵敏度（< 1 mm/s）实现大视场（约厘米级别）的功能成像，填补了fMRI和光学成像之间的空白。fUSI操作无创或微创，易用性和便携性高，相对fMRI的设备来说价格较低，同时与其他成像或者检测方式具有较高的兼容性，例如可通过植入电极，将fUSI与电生理学结合，对脑功能实现多模态的评估。

2. 功能超声成像应用进展

2.1. 功能超声成像的临床前应用

fUSI已被用于多种动物的脑功能成像中，本节主要介绍在进行成像前对待成像动物的不同预处理方式和多种类型的临床前应用研究。

2.1.1. 功能超声成像临床前应用中的不同预处理方式

在成像过程中，需保证探头和动物大脑的相对静止，并且要考虑颅骨对声波的衰减和畸变效应，因此需要在成像前对动物进行相应的预处理。根据动物在信号采集过程中是否被麻醉可以分为麻醉状态和清醒状态下的功能成像。由于颅骨对超声波的衰减和畸变效应，在手术创伤和成像质量之间存在权衡。根据颅骨处理方式的不同可以分为开颅、磨薄颅骨以及经颅成像^[6]。

2.1.2. 功能超声成像临床前应用研究

从应用角度，临床前应用的研究主要包含：基于诱发活动的CNS激活图谱的绘制、脑连接学、生理学和药理学应用、基于fUSI的脑机接口（brain-computer interfacing，BCI）和其他应用的研究。

（1）基于诱发活动的CNS激活图谱的绘制

使用不同的刺激对大脑或者脊髓进行相应区域的激活，利用fUSI对整个大脑或者脊髓进行激活图谱的绘制，可以定位出被激活的区域。刺激模式主要包含感官刺激（例如体感刺激、视觉刺激、听觉刺激和嗅觉刺激）、行为刺激、电刺激等形式^[6]。

2020年，Blaize等^[15]将fUSI用于清醒灵长类动物，研究其深部视觉皮层V1、V2和V3中的视网膜拓扑图和眼优势小柱分布图。同年，Brunner等^[16]使用体积fUSI（volume fUSI，vfUSI）对视觉刺激下的清醒小鼠进行全脑三维功能成像，结果显示参与视觉处理的皮层和皮层下区域在刺激过程中均被显著激活，由于vfUSI使用的是面阵探头，对全脑进行功能成像的时间比使用线阵探头快10倍。2021年，Landemard等^[17]利用fUSI推进了雪貂听觉系统的分析，揭示了雪貂与人类听觉处理系统的差异。除了感官刺激以外，行为刺激也常被用来对动物进行脑激活。行为刺激在此包括睡眠诱发^[18]和任务诱发（例如运动任务诱发^[19]、视觉任务诱发^[20]）。此外，电刺激也是一种进行CNS激活的刺激形式，2019年，Song等^[21]在验证了fUSI对不同电刺激模式下的大鼠和猪的脊髓反应进行成像的可行性，并为未来研究脊髓功能组织和体内脊髓神经调节机制的系统研究铺平了道路^[22]。2021年，Claron等^[23]使用fUSI结合超声定位显微镜（ultrasound localization microscopy，ULM）对大鼠脊髓的血管结构进行了精确的描述，研究了不同类别的传入纤维对自然或电刺激的响应，描绘了典型的血流动力学反应特征，此外还观察到在炎症条件下自然触觉刺激引起的血流动力学反应增强的现象。同年，Nayak等^[24]使用fUSI来可视化清醒的大鼠中与丘脑深度脑刺激相关的脑激活，研究了初级运动皮层对不同频率、电压、脉冲宽度电刺激的响应程度。

（2）脑连接学

对大脑固有的连接性进行成像是一种无创绘制大脑中动态网络的有效方法。与静息态fMRI（resting-state fMRI，rsfMRI）类似，fUSI可以通过研究静息期间不同大脑结构之间的活动相关性来实现，这种静息状态的连接可以较为可靠地反映大脑状态。已有研究表明，有多种脑部疾病的发生伴随着大脑静息状态功能连接的改变，包括但不限于阿尔茨海默病、孤独症、抑郁症、双相情感障碍、帕金森病或疼痛^[14]。

2014年，Osmanski等^[25]首次使用fUSI技术在颅骨磨薄的大鼠中测量了大脑的功能连接矩阵。通过计算不同大脑功能区对之间CBV的相关性，可以创建功能连接矩阵。此外，还使用了无监督方法，如全局空间模式或独立分量分析，以高空间分辨率解析不同的大脑静息状态网络。2020年，Rahal等^[26]对炎症性疼痛大鼠使用fUSI进行脑功能连接的研究，发现关节炎大鼠的功能连接矩阵相对于正常大鼠发生了改变。该研究将fUSI引入到慢性疼痛模型中动态疼痛连接的研究领域。同年，Ferrier等^[27]对清醒小鼠使用fUSI进行脑功能连接研究，证明了任务引起的默认模式网络（default mode network，DMN）的去激活与去连接。2022年，Grohs-Metz等^[28]使用fUSI研究了关联恐惧网络相关的区域之间的功能连接，研究证明了该技术具有通过脑血流检测神经活动的巨大潜力。

（3）生理学和药理学应用

在药理学研究领域，2020年，Anfray等^[29]使用药理学和遗传学方法来干扰组织型纤溶酶原激活剂（tissue plasminogen activator，tPA）依赖的N-甲基-D-天门冬氨酸受体（N-methyl-D-aspartate receptor，NMDAR）信号，利用fUSI结合激光散斑流量测量和活体显微镜技术，发现血液循环中存在的tPA能够增强由小鼠体感皮层激活而引起的脑血流量增加，由此为循环tPA在神经血管偶联中的作用提供了依据。2020年，Vidal等^[30]将fUSI技术引入阿兹海默药物的开发中，通过对麻醉的阿兹海默小鼠模型联合使用多奈哌齐和甲氟喹药物后进行fUSI监测，观察到海马体的血流动力学效应发生了明显变化，证明了两种药物的协同作用。同年，该组使用fUSI技术评估了阿托西汀（atomoxetine，ATX）（治疗注意力缺陷/多动障碍的药物）对麻醉大鼠的影响，证明了ATX在视觉皮层、齿状回和丘脑均有改变血流动力学的效应，且ATX作用的时间曲线是剂量依赖性的^[31]。同年，Rabut等^[32]使用清醒的小鼠对其进行经颅fUSI获得脑功能连接矩阵，结合使用无监督分类器对脑功能连接矩阵进行评分，从而量化东莨菪碱对清醒小鼠大脑灌注和功能连接的影响。这些研究表明fUSI的使用可以提高对大脑中活性药物作用机制的理解，并有望成为推动神经系统疾病药物开发的新手段。

（4）基于功能超声成像的脑机接口

2021年，Norman等^[33]将fUSI引入到BCI领域，打破了目前BCI发展的一个主要限制，即设备需要侵入性的脑部手术来读取神经活动。该研究使用侵入性比植入电极小得多的fUSI技术以100 μm的分辨率从后顶叶皮层上方的硬脑膜记录非人灵长类动物大脑深部区域（一个对空间感知、多感觉整合和运动规划很重要的大脑区域）的信号，然后使用来自运动前延迟期的fUSI信号来解码动物的预期方向和效应器。研究表明，fUSI可以在几秒钟之内预测出非人灵长类动物将要进行的行为（眼球运动或伸展）、运动方向以及它们计划何时运动。这些结果证明了开发微创、高分辨率BCI的可行性。

（5）其他应用

2022年，Orlacchio等^[34]使用fUSI研究了1.8 GHz低水平连续波和全球移动通信系统射频暴露对麻醉小鼠大脑激活的潜在影响，结果表明fUSI在通信射频暴露期间可以有效使用，不会受到射频暴露的干扰。同年，Réaux-Le-Goazigo等^[35]结合ULM和fUSI对大鼠的三叉神经节的血管系统进行了功能成像，揭示了包含感觉神经元的区域血管化的特殊特征，这可能是这种强烈血管三叉神经反应的起源，该研究为未来研究三叉神经局部血流和诱发血流动力学反应的潜在机制开辟了道路。

2.2. 功能超声成像的临床应用

由于人类颅骨较厚，其对超声波的衰减和畸变作用较强，因此目前fUSI在成年人的应用较为有限，以开颅手术中的成像为主。由于人类新生儿特殊的前囟门（婴幼儿颅骨结合不紧密形成的颅骨间隙）结构允许超声波通过，因此fUSI非常适合于新生儿的床旁功能成像。

2.2.1. 术中成像

2017年，Imbault等^[36]首次将fUSI引入到神经外科手术中，进行了一名患者张嘴任务诱发脑激活的术中fUSI，证明了fUSI能够在肿瘤切除过程中实现实时皮层功能成像，从而避免切除具有重要功能的结构。此外，对深部的认知区域或运动脑区的精确绘制，有助于指导手术过程中深部肿瘤的切除。2020年，Soloukey等^[37]将fUSI用于检测与撅嘴、手指敲击和语言处理有关的大脑区域，通过指导患者在术中执行不同形式单词重复任务下进行fUSI。结果显示，无声重复单词与大声重复单词相比，激活图显示视野内发现的功能区域较少。这说明发出声音的过程中，有更多的脑区被激活了，由此可知与发声相关的脑激活区域的位置。同理，可以获得实现其他功能的脑区位置，从而避免在肿瘤切除过程中切除重要的功能结构，实现术中脑肿瘤切除的指导。

2.2.2. 早产儿/新生儿应用

fUSI无创、安全且可多次重复检查，而且新生儿前囟门未闭合，非常适合使用fUSI进行床旁成像。2017年，Demene等^[38]经前囟门对觉醒及睡眠状态下的新生儿和癫痫发作期的新生儿进行了床旁fUSI，研究表明该技术能够区分新生儿不同的睡眠阶段并能够区分癫痫发作期和发作间期的新生儿的脑活动（使用脑电图测量作为对照）。此外，该技术在对癫痫发作的患儿进行持续fUSI监测中通过追踪发作间期血管波的变化，可以对癫痫发作的病灶进行定位，揭示了此前未描述的电活动发作后期的皮层活动慢波。2021年，Baranger等^[39]对极早产儿使用fUSI对静息状态下的脑功能连接性进行了评估，证实了部分脑区之间（如一侧半球的额叶和扣带回、双侧额叶、双侧扣带回等）的内在功能连接性。研究发现，早产儿的脑部状态与足月儿明显不同，相对于早产儿来说，足月儿的丘脑皮层连接性较好。因此，fUSI可能成为床旁评估新生儿脑功能连接性的有力工具。

3. 目前的挑战和发展前景

自2011年fUSI被提出以来^[7]，目前已经初具研究规模。但其进一步的发展仍然需要克服诸多关键和难点问题，主要包括：①如何扩大fUSI在成年人经颅成像中的适用性；②如何获得高质量的微血流成像结果；③如何降低长时间信号采集状态下运动干扰的影响；④将fUSI扩展到高维后，如何进行高质量的高维fUSI。

在对大脑进行fUSI时，待成像对象的颅骨会对超声信号产生衰减和畸变作用，这极大地限制了fUSI的适用性。在临床前应用中，fUSI技术正在从开颅成像向经颅成像的趋势发展。开颅成像可以最大程度地避免颅骨产生的衰减和畸变效应，但这种处理方式不适合进行长期慢性成像。小鼠和幼年大鼠的颅骨较薄，研究人员通过优化成像序列，开发了对小鼠和幼年大鼠的经颅fUSI技术。对于成年大鼠、鸟类可采用颅骨减薄的方式降低颅骨的干扰，此外也可以通过注射超声造影剂微泡的方式来增强血流信号的强度以进行经颅成像。对于雪貂和非人灵长类等颅骨较厚的动物，经颅成像尚未实现，目前仍以开颅成像为主。在临床应用中，新生儿的前囟门部位是允许超声自由透过的声窗，因此fUSI在新生儿的神经成像领域具有较大的应用前景。在成年人应用中，目前仅已实现了开颅患者的术中fUSI。2021年，Demene等^[40]使用超声造影剂微泡对成人患者进行了经颞窗的ULM成像，这为未来的成年人经颅fUSI奠定了一定的技术基础，成年人经颅的fUSI是当前该技术在临床应用中要解决的一个关键问题。

fUSI技术的基础是uPDI技术，在无造影情况下，如何获得高质量的微血流成像结果是fUSI技术的一个关键问题。研究表明微血流通过神经血管耦合与局部神经活动关联起来，微血流在神经活动期间反映的CBV变化是fUSI关注的重点，对微血流检测的灵敏度极大地影响着fUSI的成像效果和准确性。而超声发射方式、波束合成和后续的杂波滤波过程均会影响到对微血流检测的灵敏度。首先，对平面波进行编码发射可以有效提高成像信噪比^[41]，抑制噪声的影响，从而提高微血流检测的灵敏度。其次，目前fUSI最常用的波束合成方法仍为传统的延时叠加（delay-and-sum，DAS）方法，该方法计算成本低，但对噪声的抑制效果较为有限。自适应波束合成方法对于抑制噪声、提高横向/轴向分辨率方面具有较大的优势，因此使用高质量、高帧频的自适应波束合成方法是抑制噪声、提高后续微血流检测灵敏度的较为有效且可行的路线。再次，在杂波滤波算法上，相比于传统PDI技术，基于SVD滤波器的uPDI技术极大地提高了对微血流检测的灵敏度，使得可以检测到低速、微弱的血流，但在噪声强度较高或组织运动较大的情况下，SVD滤波器对微血流的检测效果仍较为有限。因此，开发更为先进的杂波滤波算法对于提高微血流检测的灵敏度和fUSI的成像效果具有重要意义^[41]。

在施行fUSI过程中，采集时间较长（约数分钟），为了避免手持探头和待成像对象引入的运动伪影干扰，需使用专门的探头架将超声探头固定在待成像对象的头部。除此之外，长时间的信号采集，不可避免地会受到呼吸、心跳等运动的影响，基于SVD的杂波滤波方法可以在一定程度上去除掉组织运动的干扰，但在面对较大的运动时，运动矫正技术是不可缺少的一个环节，运动矫正的效果是影响微血流检测效果和fUSI准确性的一个重要因素。

fUSI技术配合一维探头使用，最初仅限于进行单个平面的功能成像（即二维fUSI），由此将脑激活图谱的绘制和大脑功能连接矩阵的获取限制在单个平面上。对大脑的神经活动进行三维映射能够扩展人们对大脑的认知，三维fUSI技术应运而生。在信号采集期间对一维探头进行机械平移，是最初进行三维fUSI的一种方式，但该方式的缺点是时间分辨率有限，无法提供瞬时体积采集，进而无法跟踪整个大脑的自发瞬态模式。2019年，Rabut等^[2]首次使用二维矩阵探头（32 × 32阵元）和1 024通道的超声采集系统对大鼠模型进行了四维fUSI（三维空间+时间）。为了降低对高通道超声采集系统的需求，也可以通过稀疏矩阵技术，如行—列寻址技术^[42]，或使用具有二维矩阵探头的复用系统^[16]。四维fUSI在技术上具有挑战性，是当前fUSI领域的一个研究热点和难点，也是未来fUSI技术进一步发展的突破口。目前，四维fUSI分辨率仅限于300 μm³，分辨率和灵敏度与二维fUSI相比还具有较大差距。除了分辨率和灵敏度的问题，四维fUSI过程中不可避免地会产生大量数据，因此对硬件进行数据传输的时间也有较高的要求。总而言之，未来四维fUSI技术的突破口在于如何最大程度地平衡采集时间、体积帧率、视野范围、图像分辨率和灵敏度等因素，从而实现高分辨率、高灵敏度和高体积帧率的大视野范围的四维fUSI，并将其转化到临床应用中。

在商业化产品方面，目前仅有成熟的商用fUSI系统Iconeus One（Iconeus Inc.，法国），该机器采用先进的多平面波发射技术，高度优化的专用采集硬件也使得该机器可以完成高灵敏度的fUSI操作。该机器使用方便，操作较为简单，无需用户自行编程或者具备超声成像领域专业知识，因此可以供神经科学家进行基础神经科学研究使用。但由于该设备的软件是高度集成的，用户无法对超声发射序列进行更改，并且该机器也未开放原始数据端口供超声成像领域研究人员下载原始超声数据进行后续分析，因此该设备操作的自由度相对较低。且相对于传统的超声成像设备来说，Iconeus One（Iconeus Inc.，法国）设备的价格较为昂贵。除此之外，研究人员还可以使用具有超快速超声成像功能的可编程超声成像设备，例如：Verasonics Vantage（Verasonics Inc.，美国）、Aixplorer（Supersonic Imagine Inc.，法国），进行原始超声信号的采集。以上述两种系统为代表的可编程超声成像设备在使用上具有较高自由度，研究人员可自行编程控制超声发射和采集序列，但需要研究人员通过编程亲自完成后续的杂波滤波、功能分析等操作，在使用上具有较高的技术门槛，更适合超声成像领域的研究人员进行使用。

4. 总结与展望

上述动物及临床试验表明，fUSI技术研究正稳定向前蓬勃发展，目前在成年人和新生儿领域尚处于初步研究阶段。fUSI可以广泛应用于临床进行脑功能评估，尤其适用于新生儿脑功能研究领域，更为危重症新生儿的脑氧代谢及神经元活动状态评估提供了可能性。

在实现方式上，fUSI正在从有创的开颅成像向无创的经颅成像迈进；未来，fUSI还将从二维成像向高维成像迈进，即在整个大脑范围内绘制脑激活图谱和功能连接矩阵^[43]。在应用方向上，fUSI正在从临床前应用向临床应用迈进。本文对fUSI在神经成像领域的发展和应用进行了综述，fUSI不仅已用于从小鼠到非人灵长类等多种动物的脑功能成像，甚至还用于临床术中成像和新生儿的床旁脑功能成像。未来，fUSI在神经科学研究中具有较大应用潜力，可望成为神经科学家、病理学家与药理学家的重要工具。

重要声明

利益冲突声明：本文全体作者均声明不存在利益冲突。

作者贡献声明：黄俐杰负责文献调研、论文撰写和修改意见的处理；何琼、王锐、魏星月负责论文的修改和补充完善；谢刚桥负责修改意见的处理；罗建文为论文的写作指导并承担审校工作。

Funding Statement

国家自然科学基金（61871251）; 北京市自然科学基金（M22018）

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