基于任务态fMRI引导的功能特异性rTMS调节神经可塑性：多模态运动适应数据集

《Scientific Data》：FMRI and kinematic dataset for investigating neuroplasticity with function-specific rTMS

本研究为解决个体化神经调控靶点选择难题，开发了集成任务态功能磁共振成像(fMRI)引导的重复经颅磁刺激(rTMS)与运动技能训练的多模态数据集。通过对46名健康成人进行7天纵向干预，采集静息态fMRI、运动学参数及个体化刺激坐标，为研究神经可塑性机制提供了高质量数据资源，对运动康复与精准脑刺激研究具有重要意义。

　　

在运动科学和神经康复领域，如何提升复杂情境下的运动表现和适应性始终是核心挑战。运动策略适应涉及大脑根据任务需求、环境变化或身体状态动态优化运动规划与执行的过程，这一过程依赖于大脑构建的内部模型，需要整合显性目标误差和隐性感觉预测误差。然而，个体在神经可塑性和认知灵活性方面存在显著差异，这为精准干预带来了巨大困难。

传统神经调控技术如重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic stimulation, rTMS)虽能调节皮层兴奋性促进神经可塑性，但常规方法多依赖于手部运动热点靶点，可能无法满足复杂多关节运动的功能需求。尽管任务态功能磁共振成像(task-based functional magnetic resonance imaging, fMRI)引导可提高刺激精度，但该技术鲜少应用于运动技能训练场景。

为解决这一瓶颈问题，由成都体育学院运动医学与健康研究所王珏教授、丁海丽教授及首都医科大学附属北京儿童医院李俊教授领衔的研究团队，在《Scientific Data》上发表了题为"FMRI and kinematic dataset for investigating neuroplasticity with function-specific rTMS"的数据论文，建立了一个独特的多模态数据集，为研究靶向神经调控与运动适应的相互作用机制提供了重要资源。

研究团队创新性地将任务态fMRI引导的功能特异性rTMS与运动意象、多关节运动实践相结合，以前滑步推铅球这一复杂动作为研究范式。该数据集包含46名健康右利手成人的多模态纵向数据，参与者被随机分配到三组：功能特异性rTMS组、运动热点rTMS组和无刺激对照组。所有参与者均完成标准化运动意象和前滑步推铅球实践，每天进行15个训练单元，每个单元包含10次运动意象和10次实际投掷。

关键技术方法包括：使用3T GE MR750扫描仪采集高分辨率T1加权像、静息态和任务态fMRI数据；通过Kinovea运动分析软件提取10个关键关节角度作为运动学指标；利用BrainSight TMS导航系统实现个体化rTMS靶点精确定位；采用SPM12和FSL软件进行fMRI数据预处理和分析。

数据采集与预处理

研究团队建立了严格的数据采集标准，所有MRI扫描均使用统一参数协议确保一致性。运动学数据由两名评估者独立测量，通过计算组内和组间相关系数(intra-class correlation coefficients, ICCs)验证数据可靠性，结果显示运动学变量具有高度可靠性（平均组间ICC为0.868±0.097，平均组内ICC为0.865±0.093）。fMRI数据经过严格的质控流程，头动超过2mm平移或2°旋转的参与者被排除，最终46名参与者数据纳入分析。

个体化靶点定位

研究的重要创新在于采用哈佛-牛津皮层图谱提取外侧运动皮层（中央前回和中央后回）掩模，与个体任务态激活图结合确定功能特异性刺激的峰值体素坐标。这种方法突破了传统手部运动热点靶点的局限，实现了真正意义上的个体化神经调控。

干预一致性保障

所有rTMS干预均通过神经导航系统确保靶点精度，功能特异性rTMS组以个体任务态fMRI激活峰值点为靶点，运动热点rTMS组以第一背侧骨间肌运动热点为靶点。两组均接受10Hz高频刺激，连续7天，每日15分钟，共1800个脉冲，强度为个体静息运动阈值(resting motor threshold, RMT)的100%。

数据资源特色

该数据集按脑成像数据结构(Brain Imaging Data Structure, BIDS)标准组织，包含静息态fMRI原始图像、个体化刺激坐标文档以及连续7天的运动学参数记录。数据完全匿名化，支持多种分析方桉，包括功能连接(functional connectivity, FC)、区域同质性(regional homogeneity, ReHo)、低频波动振幅(amplitude of low-frequency fluctuations, ALFF)等常规分析，以及脑网络拓扑结构、小世界属性、模块化组织等高级网络分析，还可进行动态功能连接(dynamic functional connectivity, dFC)、状态转移概率估计等动态脑功能分析。

研究团队同时坦诚指出了数据集的局限性：部分参与者因头皮不适需要降低rTMS强度（功能特异性rTMS组50%，热点rTMS组约67%），这可能适度减弱干预效果并增加个体间变异性；女性参与者仅占11%，可能限制结果的性别普适性；7天的干预周期可能约束了脑功能和运动表现变化的观测幅度。

该数据集的建立为运动科学、神经康复和认知神经调控研究提供了重要平台，支持研究人员探索神经可塑性机制、个体化神经调控策略优化以及运动适应的大脑基础。通过整合多模态神经影像与精细运动学指标，该资源有望推动精准脑刺激研究向个体化、功能特异性方向发展，为理解人脑如何适应和优化复杂运动技能提供新的视角。数据集已通过中国科技论文在线(ScienceDB)平台公开共享，可供研究人员直接下载使用。