《NeuroImage》：Neurovascular coupling in simultaneous EEG-fNIRS studies: A scoping review of analytical frameworks and clinical applications
编辑推荐：
• 神经血管耦合（neurovascular coupling, NVC）随状态、频率、区域和滞后而变化；其符号（sign）可发生偏移。
• 跨疾病（disease），耦合变化似乎依赖条件（condition-dependent），但仍为暂定（provisio
• 神经血管耦合（neurovascular coupling, NVC）随状态、频率、区域和滞后而变化；其符号（sign）可发生偏移。
• 跨疾病（disease），耦合变化似乎依赖条件（condition-dependent），但仍为暂定（provisional）。
• 一个结构化框架（structured framework）围绕生理学问题（physiological questions）组织耦合指标（coupling metrics）。
研究背景：脑信息处理与能量供应跨越不同时间尺度，并通过神经血管耦合（neurovascular coupling, NVC；神经活动与局部血流及氧代谢变化之间的耦联）紧密联系。神经元活动在毫秒尺度组织编码和网络通信，血流动力学响应在秒尺度调节氧合和代谢资源输送。细胞层面NVC由神经血管单元介导，包括神经元、星形胶质细胞、周细胞、血管平滑肌细胞和内皮细胞。突触活动，尤其谷氨酸能传递，触发释放一氧化氮、前列腺素和钾离子等血管活性信使，改变血管张力并调节局部脑血流。激活时血流相对增加超过氧消耗，导致氧合血红蛋白（oxygenated hemoglobin, HbO）上升、脱氧血红蛋白（deoxygenated hemoglobin, HbR）下降。脑电图（electroencephalography, EEG）主要反映皮层锥体神经元同步突触后电流，具有毫秒精度；功能性近红外光谱（functional near-infrared spectroscopy, fNIRS）估计HbO和HbR变化，反映血流、血容量和氧消耗。两者各捕获一侧，不能观察中间细胞步骤。同时EEG-fNIRS记录可在同一参与者、任务和时间轴获取两信号，直接检查跨模态对应。但获取两信号并不自动使关系可解释，血流动力学信号与局部突触活动相关，头皮EEG幅度也依赖神经源同步和几何结构，两信号不必成比例。分析方法从振幅相关扩展到时频耦合、滞后对齐、方向或因果分析、网络和预测融合，但特征定义、时间窗和滞后、fNIRS色团选择、耦合指标异质，证据碎片化。已有综述关注方法目录、报告标准、传感器融合、脑机接口、硬件和应用，但未将每项研究的分析选择映射到其意图捕获的NVC生理方面。研究人员因此将EEG-fNIRS耦合概念化为多维结构，沿五个描述维度：电生理特征或频带、fNIRS色团和血流动力学特征、皮层区域、行为或生理状态、时间滞后或响应模型；并区分诱发与诱导活动。研究人员开展范围综述，遵循Arksey与O’Malley框架及PRISMA-ScR扩展，目标为：刻画分析景观；识别健康人群空间、频率和时间模式；映射任务需求和临床条件下跨模态关系差异。
主要关键技术方法：研究人员采用范围综述设计，遵循Arksey和O’Malley五阶段框架与PRISMA-ScR扩展，方案注册于PROSPERO。检索PubMed、Scopus、Web of Science、EBSCO、IEEE Xplore，从数据库建立至2026年2月10日，限英文同行评议文章。纳入标准为人类参与者、同一会话同时采集EEG和fNIRS、并进行定量跨模态分析；排除仅平行报告无统计链接、仅多模态特征拼接分类、序贯记录、综述、社论、非人类研究和会议摘要。两名评价者独立筛选和提取，JBI清单评价方法学质量，并审计多重性控制。共纳入57项研究，来自13个国家，包括健康成人32项、成人临床21项、儿科或新生儿2项、儿童与成人2项，临床涵盖神经退行、卒中、精神或物质相关、癫痫或重症等。
研究结果：
3.1 描述性分析
3.1.1 检索结果与时间趋势：数据库检索识别7,986条记录，去重及排除后3,236条进入标题和摘要筛选，最终57项纳入。2015—2019年16项，2020—2024年31项，2025—2026年10项。中国19项、美国10项、意大利8项。
3.1.2 人群与临床谱：健康成人32项，成人临床21项，儿科或新生儿临床2项，儿童与成人2项；临床中神经退行6项，包括阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）3项、肌萎缩侧索硬化（amyotrophic lateral sclerosis, ALS）2项、亨廷顿病（Huntington’s disease, HD）1项；卒中4项；精神或物质相关4项；癫痫相关和重症3项；其余包括偏头痛、局灶性肌张力障碍、近视和意识障碍（disorders of consciousness, DoC）。
3.1.3 实验情境：干预研究22项，任务研究18项，静息态8项，连续监测7项，超扫描2项。
3.1.4 关系指标：线性相关24项，互相关和滞后分析6项，模型驱动方法6项，频率相干和相位同步4项，网络矩阵相关和拓扑映射4项，预测性能2项，Granger因果1项，其余10项采用相位—振幅耦合、信息论或带空间先验的融合方法。
3.1.5 统计报告与多重性控制：23项对主要跨模态推断族进行校正，14项仅对部分分析校正，12项报告多重检验但未说明校正，8项为有限预设比较或描述性、病例系列、模型分析。
3.2 主题总结：研究人员按五个分析框架总结：振幅耦合、频率和尺度特异耦合、时间与滞后动力学、网络和拓扑耦合、模型驱动耦合；每个框架保留信号域、特征提取、耦合指标和时间滞后处理四个流程维度。
3.2.1 振幅耦合：非临床感觉任务中，P100与HbR在个体化感兴趣区相关，Oz处不显著；听觉N1和P2与HbO或HbR呈区域特异相关；运动准备中准备电位与对侧运动前HbO曲线下面积负相关；手指敲击中alpha和beta功率与HbO负相关、与HbR正相关；空间注意中alpha偏侧化与HbO偏侧化正相关；双任务使频谱—HbO耦合低于单任务；个体间事件相关去同步与血流动力学振幅相关多不显著。临床中，轻度AD的theta-HbO和alpha-HbR耦合低于健康老年人；ALS静息态theta功率与低频血流振荡相关不显著；卒中tDCS中非病灶半球见负向EEG功率—HbO相关；精神分裂症隐喻理解中P200—HbO相关缺失；蜘蛛恐惧仅较晚窗口和右腹外侧前额活动的关联经多重比较校正后存活。
3.2.2 频率和尺度特异耦合：中高频中，alpha和beta关系最常报告于运动执行、工作记忆和注意；工作记忆负荷增加时前额和顶叶HbO增加伴beta抑制增强；gamma活动与细胞色素-c-氧化酶变化相关。慢波中，ALS双任务和轻度AD静息态报告delta或theta关系，AD中theta-HbO和alpha-HbR耦合降低。超慢尺度约0.1 Hz相干在老年人、前驱HD中低于对照，麻醉维持期增高。
3.2.3 时间与滞后动力学：滞后研究中，电生理波动一般先于宏观血流动力学响应；手指敲击时血流动力学滞后约2.8 s，静息态EEG功率变化可领先氧合反应约8 s，细胞色素-c-氧化酶与EEG耦合峰值早于HbO或HbR。病理中，卒中tDCS诱导血流动力学延迟至约15 s，方向可随刺激状态反转；儿童失神癫痫中脑血流和氧合在临床EEG全面棘慢波发放前约20 s下降。麻醉维持期EEG到血流动力学Granger因果估计降低；转移熵显示自愿和功能电刺激腕运动中EEG-HbO双向信息传递，总体HbO到EEG大于EEG到HbO。
3.2.4 网络和拓扑耦合：直接比较模态特异网络时，对应关系较弱且随工作记忆负荷变化；结构—功能耦合在视觉和躯体运动网络强于默认模式和注意网络；静息连接可预测神经反馈表现，但HbO与gamma调制alpha的连接总结分负相关。微状态与血流动力学部分相关。干预或条件下，近视训练、卒中rTMS联合运动训练、偏头痛galcanezumab治疗、意识障碍区分、非工效学工作站和疲劳恢复等均报告网络或跨模态连接变化。超扫描来自同一数据集，内感受条件下左前额delta脑间相干与HbO脑间相干相关增高。
3.2.5 模型驱动耦合：alpha信息GLM可区分靶期待和分心抑制；线性混合模型显示运动与触觉想象产生不同HbO和HbR，但个体间电生理和血流动力学振幅无显著关联；tCCA从多通道EEG估计缝合任务中HbO并区分新手和有经验者；AD中将fNIRS激活图作为EEG源重建空间先验；HRF卷积回归显示AD theta-HbO和alpha-HbR系数降低并可分类；多变量分类用于物质使用；源功率共调制显示海洛因依赖者alpha-HbO共调制降低；ICU连续监测用混合效应模型关联癫痫和爆发持续时间与HbO、HbR反应；AD条件熵特征和DoC中HbO连接加beta EEG特征提高分类性能。
讨论总结：4.1健康人群中，EEG-fNIRS关系随记录状态、电生理特征、分析水平及两信号时间关系变化；任务条件会改变耦合，频率依赖关系需结合信号表示和分析水平解释；ERP对应依赖成分、皮层区域和分析对比；电生理先于血流动力学是最一致的时间发现，方向性统计依赖不能等同于因果。4.2空间和情境变异方面，区域对应依赖电生理特征、色团和感兴趣区定义；网络直接比较显示部分而非完全对应，EEG和fNIRS网络不可互换；空间排序证据有限。4.3病理条件下，AD和卒中证据相对较多，但分别仅3项和4项，且卒中均涉及神经调控干预；其他疾病多由1—2项异质研究代表，不能建立疾病特异耦合签名，也不能分辨神经、血管或交互起源。4.4研究展望包括流程报告共识、生理噪声控制、临床情境假设检验、血流动力学时序建模、更大多对超扫描队列、与脑机接口和闭环神经调控整合。4.5局限包括研究异质性、原始研究报告不完整、多重性控制差异、无正式评价者间信度估计、样本量小和发表偏倚、系统生理混杂、ERP证据有限、时序建模不足、同步和预处理变异、硬件异质及超扫描证据有限。
结论翻译：本范围综述在五个分析框架和四个流程维度上映射了57项同时EEG-fNIRS研究。观察到的跨模态关系随记录状态、电生理特征、频带、血流动力学测量、皮层区域和时间处理而变化，表明EEG-fNIRS耦合不应被解释为单一的、独立于流程的量。临床研究确定了进一步研究的候选维度，包括AD中的频带选择性关系、卒中中的半球和时间不对称，以及DoC中的频谱或网络差异。然而，小而方法异质的证据基础并未建立疾病特异性耦合特征，也未识别神经血管通路的哪一部分发生改变。向临床应用的进展将需要协调报告、明确建模时间和系统性影响、在独立队列中重复，并前瞻性评估跨模态测量是否提供超出任一单独模态的信息。因此，当前证据的主要贡献是一个用于提出和检验情境特异性神经血管假说的框架，而不是一组经过验证的机制特异性生物标志物。
