持续注意(sustained attention)是一种对日常生活至关重要的基本心理能力。功能磁共振(Functional magnetic resonance imaging, fMRI)研究发现，多个脑功能网络在被试内脑活动变化及持续注意的个体差异中起着重要作用。之前研究表明，背侧注意网络(dorsal attention network, DAN)，腹侧注意网络(ventral attention network, VAN)和默认网络(default mode network, DMN)的活动与持续操作任务(continuous performance task, CPT)中的准确性和变异性相关。然而，

##方法##

1.被试

该研究招募了125名退伍军人(6.4%女性，M=31.2±7.6，教育年限M=14.0±1.9)，排除标准包括:(a)神经疾病史(TBI除外)；(b)癫痫发作史；(c)精神分裂症谱系或其他精神障碍的当前诊断(与PTSD无关)；(d)目前需要进行危机干预的自杀和/或他杀意念、意图或计划；或(e)非创伤性脑损伤(TBI)所致的一般医疗状况引起的认知障碍。

2.行为范式与刺激

2.1 持续操作任务

被试在核磁共振扫描仪中完成8分钟的渐进呈现的持持续操作任务(gradual onset continuous performance task, gradCPT)，即go/no-goCPT。任务中随机出现两类场景刺激，山地或城市场景灰度照片。在每一个试次中，随机呈现一个场景，要求被试在每一个城市场景出现时按键，而不对山地场景做出反应。实验中的刺激有90%的可能为城市场景，10%的为山地场景。相同场景类别(不相同图像)可以出现在连续的测试中。每个试次中场景图像会在800毫秒内逐渐淡出至下一个，总共600个试次。扫描前，给予1-2分钟的练习。使用标准的信号检测方法，用虚报率和遗漏错误率来计算d-prime(d ')，它反映了被试区分城市和山区场景的能力。

2.2注意变量检验

注意变量检验(Test of Variables of Attention, TOVA)也是一个20分钟测量持续注意力任务。所有刺激都是由一个白色正方形和一个位于白色正方形中间的黑色小方块组成的。黑色方块靠近白色方块的顶部为目标刺激，靠近底部为非目标刺激。被试需要对目标刺激做出反应，忽略非目标刺激。每个试验持续2000毫秒，共648个试次组成，50%是目标试验。然而，在TOVA的前半部分，目标刺激出现的概率为22.5%，而在后半部分，目标刺激出现概率为77.5%。这项任务是在MRI扫描仪之外进行的，然后在一个安静的测试室内进行扫描。计算每个被试的d '值。

3. 临床评价

临床心理学家用CAPS面试对PTSD症状的严重程度通过进行评估(McGlinchey，et al., 2017)。该研究中，总症状严重程度评分被作为协变量纳入分析以控制PTSD。由波士顿TBI-Lifetime评估(Fortier et al., 2014)确定的TBI终生病史(在本样本中，仅为轻度TBI)被评估为该退伍军人群体的潜在协变量。老兵们还进行了韦氏成人阅读测试(WTAR)，用于评估发病前的IQ。

4. MRI的获取、处理和分析

在3T Siemens TIM Trio 扫描仪中获取每个被试的磁化快速梯度回波序列的T1加权像(TR/ TE= 2530/3.32 ms, 体素分辨率1 × 1 × 1 mm^3, 翻转角7°)。使用FreeSurfer(Fischl, 2012)对图像进行皮层表面重建。总之，在灰质和白质、灰质和软脑膜表面之间确定皮质带灰质的高对比度边界。自动化处理后，每一次扫描都进行手动调整，以确保准确性。皮质厚度定义为白质与软脑膜表面上每一点之间的最短距离(Fischl & Dale, 2000)。根据皮质折叠模式用FreeSurfer's fsaverage将皮层表面从个体空间表面配准到标准空间进行组间比较(Fischl, 2012 )。用20 mm^2高斯核平滑沿表面对皮质厚度进行测量

5. 统计分析
5.1 全脑纵向分析

多元回归分析用来检验持续注意能力(即gradCPT和TOVA任务中的d ')如何预测每个皮质顶点的皮质厚度。考虑到它们与注意力和皮层厚度的关系，所有的回归分析将年龄，CAPS分数，一生中轻度TBI的次数和智商作为协变量。因此，每个注意力任务都生成了大脑纵向效应图，用以显示这些关联的方向和空间分布。多重比较校正使用的是蒙特卡罗模拟来确定p值下的cluster的大小阈值。cluster垂直阈值p< 0.05，校正的cluster大小p <0.05，显著区域以绿色边界标注(图1)。图中也给出了通过两个持续注意任务效应的重叠图，用以显示了皮层厚度与两个持续注意任务表现相关的区域。

5.2 网络间相关

这项研究还探讨了持续注意与七个的主要脑功能网(Yeo et al., 2011)）皮层厚度之间的关系(控制了年龄、PTSD、TBI和智商的影响)。总的来说，每个任务计算了14个相关值(Pearson相关)，并使用FDR进行多重比较矫正。

##结果##

1.行为表现

对于gradCPT，所有被试的d '平均值2.84(SD=0.89)。在TOVA测试中，参与者的平均d '值为4.92 (SD=1.56)。d ' 在gradCPT和TOVA之间的相关(r=0 .523, p < 0.001)。

2.全脑垂直皮层厚度

两项持续注意任务中持续注意与皮质厚度之间的关系如图所示(图1)。所有通过多重比较校正的区域都用绿色边界标出。未存活的区域也被显示出来，进行比较。图1显示了gradCPT(左边)和TOVA(中柱)的准确性d'与皮层厚度的相关性。表1列出了在校正后显著的区域。在gradCPT中，内侧视觉区、顶叶和躯体运动区皮层厚度的增加与更高的准确性相关;双侧上颞叶和右侧背顶叶区域也有显著性差异(表1)。gradCPT中相关图的空间分布与TOVA生成的相关图非常相似。在TOVA中，右侧额上回区域的cluster通过了校正；而在gradCPT组，右侧背顶叶区域的cluster通过了校正。两项任务中，大脑皮层越厚，任务完成就越准确。图1最右边显示了两个任务中与d '相关的重叠区域的。表1总结了所有重要的clusters及其位置。反应时间变异与d '呈负相关，与皮层厚度呈负相关。作者还分析了皮层体积和表面积表明更大的gradCPT d '与右脑外侧枕区灰质体积有关，MNI (28, -95, -6)大小为5949.30 mm^2。

图1

表1

3.网络间相关

如图2所示，双侧视觉网络和躯体运动网络的皮层厚度与gradCPT的d '显著相关(图2a; 左视觉网络: r = 0.248,p =0 .011;右视觉网络: r = 0.258,p =0.0036;左侧躯体运动: r =0.182,p =0.036;右侧躯体运动: r = 0.194,p =0.022)。右DAN也表现出与gradCPT的d '正相关(r=0.214, p =0.028)。在多次比较中，只有左右视觉网络通过FDR校正(分别为FDR q = 0.026和FDR q = 0.037)。经FDR校正后，右侧DAN和躯体运动达到边缘显著(FDR q = 0.057, FDR q = 0.071)。TOVA的d '相关性主要与gradCPT基本一致，都与双侧躯体运动网络(图2bLH: r = 0.205, p =0.024; RH: r =0.208, p =0.022)；右视觉网络(r = 0.196, p = 0.031)，右侧DAN(r = 0.216, p =0.017)的皮层厚度显著相关。与gradCPT不同的是，右侧VAN与TOVA d '也有显著的相关(r=0.215, p=0.018)(图2)。右侧视觉网络、躯体运动网络、DAN和VAN在FDR校正后依旧差异显著(视觉网络、躯体运动网络、DAN FDR q = 0.052; VAN,FDR q = 0.055)。总体而言，持续注意任务(gradCPT/TOVA的d ')中一致且显著相关的网络为右侧视觉网络、双侧躯体运动网络和右侧DAN。

图2

##讨论##

当前研究以成年人(主要为男性)退伍军人为样本，探讨了持续注意与皮质厚度之间的关系。结果表明，在两个不同的持续注意任务(TOVA和gradCPT)中，大脑多个区域的皮层厚度与持续注意有关，皮质越厚，表现越好。与持续注意表现最相关的大脑区域包括视觉和躯体运动皮质，以及额叶和顶叶皮质的联合皮质。在网络层面，DAN、VAN、躯体运动网络和视觉网络的皮层厚度与持续注意显著相关。持续注意和皮层厚度之间的相关性在右半球更强。该研究是第一个将大脑皮层厚度与注意力联系起来的研究，对理解大脑结构与认知的关系具有重要意义。

作者预测，更厚的皮质与更好的持续注意任务表现相关，更具体地说，是右半球DAN和VAN会表现出这些关联。该研究发现了持续注意与右半球DAN(在gradCPT和TOVA期间)和右半球VAN (TOVA期间)的关系。虽然还缺乏没有明显神经损伤(如中风)的被试的结构上MRI研究，但损伤和fMRI相关研究可以解释这些发现。在损伤研究中，有忽视的病人在持续注意方面有严重的缺陷。特别是脑损伤，尤其是后顶叶皮层损伤患者, 表现出非空间持续注意的损伤, 这暗示了右脑结构在维护警觉中的必要性。确切的说，这些损伤研究表明，功能正常的DAN和VAN，尤其是在右半球，对于维持注意力的最佳状态是必要的。fMRI研究也显示出这些区域在执行gradCPT任务期间的激活。这与研究者们之前的研究相一致。例如，低DAN活动可能是注意力缺失的前兆。这些发现与用经颅磁刺激(TMS) DAN来暂时的调节持续注意的研究结果一致。总的来说，右DAN和VAN中皮层厚度与持续注意的关系与之前涉及病人、fMRI和TMS的文献中报道的是一致的。

该研究主要假设是，任务表现与注意力相关的区域的皮层厚度有关。然而，研究者们还发现，视觉网络和躯体运动网络的皮层厚度可以预测任务表现。因此，这些发现大体上支持了前面的假设，即任务相关区域的皮层越厚，任务表现越好。对于这些发现的一个可能的解释是，拥有更厚的躯体运动网络皮层的个体对手指运动有更好的控制，以达到最佳的一致性和准确性来完成持续操作任务(CPT)。类似地，视觉刺激的快速处理和分类应该有助于任务表现，而这可能受到视觉皮质完整性的影响。考虑到这项研究是在退伍军人群体中进行的，故不能排除这种可能，即一些拥有出众的持续注意力技能的人，可能已经找到了与视觉和躯体运动网络相匹配的工作。重要的是，虽然gradCPT需要对复杂的场景进行快速的加工和分类，而在TOVA中要慢一些，但是这些相关结果依然稳健。此外，该研究中确定的视觉和躯体运动区域内的神经结构可能不仅对感觉和运动的贡献很重要，对更广泛地维持注意力也很重要。最近的研究已经证明了知觉、注意力和目标导向的运动行为之间的基本联系，因此这些过程可能不是独立的。值得注意的是，其他不涉及任务表现的网络，如边缘网络，并没有被发现是任务表现的重要预测因子。对更多样化的认知任务的进一步研究将更好地阐明皮层厚度的个体差异对任务表现的独特贡献。

为了更全面地了解持续注意与大脑结构的关系，研究者们使用了两项都需要持续注意，但节奏不同的两项任务。gradCPT是由城市和山地场景组成的CPT，要求参与者对城市场景做出反应(90%)，对山地场景不反应(10%的试验)。TOVA要求参与者对黑色方块的位置做出反应;在任务的前半部分目标出现概率低(22.5%)，在任务的后半部分目标出现概率高(77.5%)。局部脑区和网络与两项任务中更好的行为表现相关，包括视觉区、躯体运动区和背侧注意力区域。这表明，这些区域的皮层厚度预测了持续注意水平，这种预示不具任务特异性。另一方面，这两项任务通过了在go-no/go风格的持续操作任务的准确性评估，因此其他持续注意的补充测量，如精神运动警觉任务，将有助于确保这些结果的普遍性。此外，使用思维探针进行走神研究的任务也可以提供持续注意力的辅助测量，并可能涉及其他网络，如DMN等。也有研究采用更多的因子分析法来探索认知和皮层结构之间的关系，他们考察了表面积、体积和皮层厚度之间的联系，以及智力和认知结构(如记忆和注意力)的潜在变量。他们发现在智力和认知能力的结构测量中有重叠的区域。关键的是，研究者们的结果即使在控制了智商的情况下依然稳健，这表明这些发现不能完全被全脑认知能力的差异所捕获。此外，对表面积和体积的分析发现，右半球外侧枕叶区域更高gradCPT d '与更大皮质体积之间存在显著的相关性，而且该区域与皮质厚度相关(见文章辅助材料)。虽然目前的研究旨在分离持续注意的大脑结构，但未来的研究可以进一步扩展该研究的方法，以获得如持续注意与其他认知能力的相关联的脑结构。

这个研究主要有以下几个局限性：

1.该研究虽然给出的相关性，但并没有提供更厚的皮层导致更好的持续注意这样一种机制。之前有人研究过皮层厚度的变化以及终生持续注意能力, 因此对被试进行纵向追踪，研究年龄相关的皮质厚度变化与年龄相关的持续注意力变化之间的关系，以及这种关系在不同生命阶段是更强还是更弱是很重要的。虽然有研究表明，在同一队列中，gradCPT/TOVA之间的关系在1-2年内保持稳定，表明它们主要捕获稳定的基于特征的持续注意。然而，基于状态的影响(例如，动机、压力和疲劳)对任务表现的影响仍然值得考虑。

2.研究者们使用的是退伍军人的样本，所以创伤相关的条件，如PTSD，可以影响注意力和皮层厚度。然而，之前在退伍军人样本中所做的研究(精神疾病发生率与当前研究样本相似)表明，gradCPT在退伍军人和非退伍军人样本中的表现高度一致(Fortenbaugh et al., 2018)。Fortenbaugh等人(2018)也在退伍军人样本与非退伍军人样本中发现了类似的gradCPT期间的fMRI活动，这表明当前的老兵样本可能代表了更大的人群。尽管如此，在非退伍军人或有更多女性的样本中重复当前的研究，将有助于评估这些结果的普遍性。

##总结##

总的来说，这项研究通过全脑纵向分析和基于皮层网络的方法建立了皮层厚度和持续注意力之间的联系。研究结果表明了，背侧注意网络、腹侧注意网络、视觉和躯体运动网络的皮层厚度与持续注意相关。这些结果对于进一步研究了大脑结构的正常变化及其与认知的关系，增加了结构MRI如何帮助解释认知个体差异的知识以及大脑结构异常如何影响注意力缺陷的临床人群中发挥作用，具有重要的意义。

参考文献

Alex, M., David, R., Victoria, P., Meghan,R., Regina, M.,Joseph, D., & et al.Individual differences in sustained attention are associated with cortical thickness. Human brain mapping. 2019.

Fischl, B. R. (2012).FreeSurfer. NeuroImage, 62(2), 774–781.

Fortenbaugh, F. C.,Rothlein, D., McGlinchey, R., DeGutis, J., & Esterman, M. (2018). Tracking behavioral and neural fluctuations during sustained attention: A robust replication and extension. NeuroImage, 171, 148–164.

Fortier, C. B., Amick,M. M., Grande, L., McGlynn, S., Kenna, A., Morra, L., & et al. (2014). The Boston Assessment of Traumatic Brain Injury-Lifetime (BAT-L) semistructured interview: Evidence of research utility and validity. The Journal of Head Trauma Rehabilitation, 29(1), 89–98.

McGlinchey, R. E.,Milberg, W. P., Fonda, J. R., & Fortier, C. B. (2017). A methodology for assessing deployment trauma and its consequences in OEF/OIF/OND veterans: TheTRACTS longitudinal prospective cohort study. International Journal of Methodsin Psychiatric Research, 26(3), e1556.

Yeo, B. T. T., Krienen,F. M., Sepulcre, J., Sabuncu, M. R., Lashkari, D., Hollinshead, M., & etal. (2011). The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity. Journal of Neurophysiology, 106,1125–1165.

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