一、导读
小脑很久以来便被认为是与大脑紧密合作的伙伴，而且两者在人类的进化历程中都发生了明显的扩张。薄薄的小脑皮层的折叠程度甚至超过了大脑皮层。近日，发表在《美国科学院院刊》PNAS上的一篇研究论文利用超高强度磁场磁共振成像对一名被试的小脑样本进行扫描，并对其进行计算重构，在空间分辨率上可以达到最小的折叠褶皱水平。结果发现小脑的表面积大约相当于大脑表面积的80%。此外，还对一只猴子的脑重复人类中的处理流程，发现其小脑表面积与大脑的比值要远远低于人类小脑，只占大约33%。这些结果表明，小脑可能与进化史中人类的一些特有行为以及认知能力的发展中扮演者重要的角色。本文接下来便对该研究进行解读。
二、介绍
在人类的进化过程中，小脑伴随着大脑皮层一齐发生扩张，其中与额叶以及顶叶联合区域有连接的区域的扩张尤为明显。在扩张过程中，以体积以及神经元数量来衡量的话，小脑的变化程度已经超过了大脑皮层。这些进化角度的观点以及神经生理学方面的研究共同表明，小脑在人类人之中所发挥的作用需要进一步的重新评估。
就像新皮层（neocortex）一样，人类的小脑皮层也是有一层薄薄的神经组织复杂的折叠弯曲以保证其二维拓扑结构的前提下最大程度的减小空间体积。然而不同于新皮层，小脑皮层从未被计算手段在最小级别的折叠-薄层（folia）上重构出来过。小脑皮层相比于大脑要更薄，它沿中线像内部折叠，从而将前后部轴大量的神经组织安排到极小的空间中去。这种空间上的各向异性（anisotropy）是由于其结构骨架是由一些平行的中部向两侧发散的神经纤维构成的，正交于前后走向（矢向）床单状浦肯野细胞树突树。一个矢向微单元大约会有10-15个浦肯野细胞，他们接收上行纤维的输入并构成小脑的最基本的计算单元。
该研究是受在小脑运动感觉区颗粒细胞层精细的（60+记录点/mm）微电极记录研究中发现的“断裂型表现”的启发，着眼于得到一个准确的薄层水平的小脑皮层重构。未来对于小脑更加精细的功能定位研究，首先将需要一个细致的量化模型来表征小脑复杂的折叠褶皱结构。
三、研究方法
1.样本准备以及扫描参数：一名女性被试的小脑样本被置于Fomblin填充的丙烯酸缸中，在9.4T强度的的磁共振成像扫描仪（AgilentTechnologies）中扫描，采用短TE（PD质子密度加权）以及长TE的（T2*加权）3D梯度回波序列扫描（PD：翻转角10°，TE，3.7ms;TR,15ms;T2*:翻转角20°,TE,18ms;TR,30ms;矩阵××；体素大小0.19mm；每次对比重复10次，总时长12小时）。
2.皮层重建：小脑皮层由csurf工具完成重构，该工具为FreeSurfer的升级版以应对超高空间维度数据的处理。T2*图像通过除以PD图像来标准化并利用AFNI的3dUniformize来进一步的去除尖锐变化，并通过亮度反转使得白质亮度高于灰质。之后在经过局域（7×7×7体素空间）各向异性滤波器处理后，图像被分割、手动调整分割结果、网格化以得到靠近浦肯野细胞层的初始皮层，该皮层上有大于万个顶点，是一个FreeSurfer标准大脑皮层顶点个数的25倍。初始皮层被进一步分为灰质/白质表面。最后皮层被切分为不同部分以便于后续利用FreeSurfer的mris_flatten将其展平。
3.表面积测定：在去除小脑角以及对样本固定过程带来的体积缩减（每体素3%）进行校正后，再进行脑软膜表面的逐顶点表面积的测量。为了估计人类女性大脑软膜皮层面积，该研究利用32名女性被试的灰白质交界表面并乘以灰白交界到软膜表面转换系数（1.2）来计算平均表面积。
4.深部小脑核团：由于T2*/PD图像减少了其对比度，位于小脑深部的齿状回核团直接利用PD图像以及与小脑皮层相同的方法对其进行重建。
5.恒河猴皮层重建：利用类似的方法，基于T2*加权图像（0.15mm体素大小）进行。
四、研究结果
很早以前Sultan和Braitenberg在他们的里程碑式的文章中便提出基于立体空间的选定薄层测量得到的图表示意型小脑皮层重建。第一个基于皮层表面的计算手段得到活体人类小脑MRI重构是基于1mm体素大小，1.5T磁场强度的图像得到。然而，介于一个薄层仅有几个毫米长，且薄层之间互相紧密堆叠，局部体积效应使得很难分辨出这些薄层。最近，7T扫描技术的发展可以使得图像有更小的体素，但依旧只能分辨出小脑的小叶，薄层水平的分割仍难以实现。
为了提供一个完整的、量化的、高分辨率的薄层水平人类全小脑皮层重建，该研究基于9.4T场强，0.19mm体素大小的图像来实现。其中共有两种类型的图像，一是段回波时间的质子加权图像PD，以及长回波时间的纵向弛豫时间加权的图像T2*。该研究将两幅图像结合以消除线圈磁场的非匀效应。
小脑有两种等级的折叠：大尺度上的小脑小叶以及更小尺度上的薄层。这两种等级上的折叠可以在FreeSurfer的结果中辨认出来。在皮层重建过程中，FreeSurfer主要计算两种类型的顶点上的特性：（1）局部表面的凸面性或凹面性，这些特性是通过计算相邻顶点间的相对位置，并将每个薄层的凸出部分标记为绿色，凹陷部分标记为红色，即曲率，反应薄层水平的形态学特性；（2）平均凸率，由局部范围内每个体素在保留几何特性前提下膨胀过程中移动的垂直距离加和平均得到，该过程会将小叶的凸起部分标记为绿色，凹陷部分标记为红色，即沟回信息，反应小叶水平上特性。
为了判定能够将小脑薄层水平特性区分的最大体素大小，原始图像被降采样到不同的分辨率并重建皮层，之后与0.19mm原始体素的结果加以对比。当降采样到0.21mm时，只有约1%的皮层表面积损失，而到0.28mm后则有14%的损失，当到0.5mm时已经有多达50%的损失。这表明，若想将小脑皮层的薄层结构完整的重建出来，至少需要该研究中所用到的体素密度（约个/mm），重建后的皮层表面大约有万个顶点，约是普通FreeSurfer大脑皮层顶点的25倍。
图1-通过结合PD以及T2*图像，再利用FreeSurfer可以得到灰白质交界面（*色）以及软膜面（绿色）。
为了更好地对比，输入的切片图像以及折叠的原始皮层、膨胀后的皮层以及展平后的皮层都使用同样的比例尺展示与图2中。所有步骤都展示两次，分别显示曲率信息以及沟回信息。绿色分别代表沟回或者薄层的顶部。Movie1展示了原始皮层的膨胀过程。
重建后的小脑软膜表面（图3）在进行固定导致的缩减校正后，测得的表面积为cm。相较于该数值，之前研究得到的表面积要小得多。Sultan和Braitenberg的研究中估计的表面积为cm。之前的活体MRI研究中，因为分辨率不足的原因，无法将小脑皮层的薄层完整的重建出来，故使得测得的表面积要远远小于该数值，其中VanEssen测得的为cm，小脑高分辨率图谱（CHROMA）的为cm，Diedrichsen和Zotow测得的灰白质交界面面积为cm。
为了对比，人类女性左右半球软膜的表面积之和约为cm。这也就意味着小脑软膜的表面积与整个大脑新皮层的表面积相当，但小脑的体积只有大脑的八分之一。
大多数小脑结构研究多采用图表式膨胀或展平，没有统一、一致的较少局部表面形变影响。事实表明，利用新皮层中使用的保留几何信息的方法，很难去膨胀小脑以及进一步展平。这一切是因为小脑相较于新皮层，有更高的的高斯（内部）曲率。首先，看似互相矛盾的是，小脑的一些薄层表现为圆柱状（更多的外向曲率），看似可以用传统的方法对其进行膨胀以及展平。但是，薄层在小脑中间的小脑蚓明显的分裂为多个小薄层，并延伸至对侧半球。在小脑侧面边缘，这些薄层又被发现融合到一起（图2，表示薄层部分）。在皮层的膨胀过程中，这些复杂的几何结构在中线以及外侧边缘变成“小球”状结构（图2，VentralView）。就像球面一样，这些小叶“小球”如若不再引入严重形变的话，将无法在进一步膨胀或者展平。
所以为了展平小脑皮层且不造成额外的严重局部形变，每个中线外侧小球处被分割开。小脑皮层被分为四大部分以及三小部分分别进行展平。前部小脑被分为两个大块，分别为第一小叶到第五小叶，第五小叶到第六小叶。从顶后部裂处前部到crusI部分，瞎闹被分为左右两部分（包括crusI，水平裂，crusII,VIIB,VIIIA,VIIIB以及小脑次裂）。这些大块的中线前侧边缘从两个旁中央结构开始，这两个地方的白质裸漏在外面。最后，两个旁绒球以及第九小叶分别膨胀和展平。
图2-小脑的切片图像以及原始折叠皮层、膨胀后皮层和展平后皮层。所有图像均位于同一比例尺下。从左上方开始，切片图像经过网格化，得到的图像进一步膨胀，随后切分为不同部分，并展平（右上部分）。所有步骤均展示两幅图像，一副为平均凸率即沟回信息，另一幅则为局部曲率信息。在左侧下半部分，恒河猴的小脑皮层重建结果也在相同的比例尺下显示出来。
图3-小脑的软膜皮层重建，顶后方向视图。
在进行分割分别展平后，小脑皮层各部分在引入最小局部形变的情况下被完全展平。展开后的小脑皮层在前后轴向上的内容得到了极大的延伸，大约有1米长但却只有10厘米宽。第七小叶与第八小叶的面积之和大约是第一到第六小叶面积之和的2倍。与之相比，之前的研究，由于对薄层结构的探测不够完整，这两个区域的面积与其他小叶无明显差异。
对小叶和薄层的几何信息作更加细致的观察后发现了更多意想不到的特性。当一个小叶（膨胀视图）的凸起部分在延伸到中线时回渐渐下降并变为对侧半球的脑裂（图4，蓝绿色大箭头）。
除此之外，尽管薄层的轴向与小叶的轴向有时时大致平行的，但仍有很多区域两者之间的夹角可以大于45°。一些小叶从一个脑裂深处延伸至对侧时会变为对侧半球的小叶冠（图4，粗虚线）。
该研究也对小脑的主要核团-齿状回，进行了皮层重建。在膨胀之前，这些核团的外形就像皮塔饼口袋一般，展平中将其从中间分开为两部分（图2底部）。左右齿状回的面积之和为18.6cm，这些面积并不不包括更小的小脑顶核。这个结果也表明，小脑皮层与核团的表面积比率要大于80比1。
图4-小脑小叶以及薄层的精细几何信息。小脑小叶冠在跨过中线后有时会变化为脑裂（大蓝绿色箭头）。薄层的轴向经常不与小叶的轴向相平行（小箭头）。底部的粗虚线显示了一个小叶从一个脑裂深处延伸至对侧变为小叶冠。小脑蚓图中用细实线勾勒出轮廓。底部的图像显示出颗粒细胞层（浅灰色）以及分子层（深灰色）可以与白色的白质区分开来。
为了探究灵长类动物的新皮层以及小脑皮层在进化过程中是如何变化的，该研究利用类似方法对一恒河猴的小脑以及新皮层进行了重建、膨胀以及展平（Movie2）。重建以及膨胀后的猴子皮层有大约45个顶点（图2左下角以相同比例尺显示）。猴子的小脑皮层表面积为90cm，该结果在某种程度上也是大于之前的研究的（Sultan和Braitenberg，81cm；VanEssen,61cm）。相比直下，猴子的新皮层表面积有cm，小脑的表面积只相当于新皮层的33%，远远低于人类中的78%。该现象也表明人类小脑中的折叠褶皱现象增加的剧烈程度。
五、讨论
通过对小脑皮层进行薄层水平上的重建，该研究发现小脑表面积要远远大于之前研究中的结果，大约相当于新皮层表面积的78%。利用同样的方法在恒河猴中得到的结果要远远低于人类，猴子的小脑皮层大约只有新皮层表面积的1/3。这个比例的显著上升可能与人小脑中与顶叶以及前额叶更加广泛的连接有关，也表明小脑可能在一些人类特有的行为（语言、高级工具的使用以及复杂社交行为等）的起源中发挥着与新皮层一样重要的作用。
该研究中的高分辨率皮层提供了薄层水平的小脑图谱。该图谱提供了一个精准的空间模型用于表层电信号以及磁信号的估计。且可以作为小脑皮层重建的一个金标准。通过结合灰质髓鞘化量化成像以及灰质扩散特性成像，在未来或许可以将带状矢向结构的所有信息得到。最后，超高场强扫描技术为实现小脑功能网格的定位提供了可行的方向，或许在未来的研究中可以发现“认知小脑”。小脑许多空间上相隔的区块在计算时被整合起来，这种独有的像棋盘一样散步的分布式计算模式或许可以帮助小脑进行更为高级的例如抽象推理等过程那般的复杂计算。并非只是将躯体感觉信号集合起来并控制高级躯体运动，小脑可能还参与了虚构的“概念运动”，在意识中规划、调整下一步的运动计划的过程。
