《Brain and Behavior》：Principal Components Analysis Relates Hippocampal Trisynaptic Circuit to Vividness of Visual Mental Imagery
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摘要
目的
海马结构支撑场景构建、学习、记忆和想象等基本过程。本研究采用主成分分析（PCA）探讨三突触回路及其他海马区域与视觉心理意象能力个体差异之间的关系。
方法
研究纳入53名健康中老年人，其磁共振成像（MRI）扫描获得36个海马亚区体积数据，将数据输
摘要
目的
海马结构支撑场景构建、学习、记忆和想象等基本过程。本研究采用主成分分析（PCA）探讨三突触回路及其他海马区域与视觉心理意象能力个体差异之间的关系。
方法
研究纳入53名健康中老年人，其磁共振成像（MRI）扫描获得36个海马亚区体积数据，将数据输入PCA，提取关于亚区体积个体差异及其对视觉心理意象能力支持与否的信息。
结果
七因子解解释了海马亚区体积85%的变异。第一主成分解释了与三突触回路亚区相关的37%的变异。受试者形成生动视觉心理意象的能力以视觉意象生动性问卷（VVIQ）衡量，研究人员将VVIQ得分最高的10名受试者与得分最低的10名受试者的成分得分进行比较。高VVIQ组相比低VVIQ组具有显著更大的成分得分，其中参考三突触通路的成分在高、低意象组之间产生显著差异。第二主成分指认了一个先前未被识别的海马区域，该区域涉及四个相邻亚区：分子层、海马尾、前下托和下托。这四个亚区在成分2上的载荷介于0.625至0.821之间，表明该区域是一个执行整合网络功能的凝聚性结构。
结论
这些发现表明，三突触回路对生动视觉意象的形成至关重要，而旁下托的作用较小；同时，由四个相邻亚区（分子层、海马尾、前下托和下托）组成的另一部位服务于尚待确定的其他功能。
**《海马三突触回路与视觉心理意象生动性的主成分分析研究》解读**
**一、研究背景与目的**
海马结构是支撑场景构建、学习、记忆和想象等基本认知过程的核心脑区。既往研究已明确海马在情景记忆、空间导航和想象中的关键作用，但海马各亚区结构与视觉心理意象（VMI）生动性之间的具体关系仍未完全阐明。特别是三突触回路（TSC）——由穿通通路连接齿状回（DG）、CA3和CA1构成的神经环路——作为海马信息处理的主要通道，其各亚区体积的协同变异模式与个体VMI能力差异之间的关联尚缺乏系统性研究。此外，海马旁下托（PaS）和前下托（PrS）等区域虽被推测参与场景加工，但其在VMI生动性中的角色尚存争议。本研究采用主成分分析（PCA）方法，对36个海马亚区体积数据进行降维处理，旨在揭示海马亚区体积的潜在结构，并考察各主成分与VMI生动性的关系。研究提出四项假设：H1：PCA将揭示一个参考三突触回路（由DG、CA1、CA3和CA4亚区构成）的主成分；H2：高VVIQ得分者在三突触回路主成分上的得分显著高于低VVIQ得分者；H3：PCA将揭示一个索引旁下托的主成分；H4：高VVIQ得分者在旁下托主成分上的得分显著高于低VVIQ得分者。
**二、研究方法**
研究样本为53名健康中老年人，均完成MRI扫描和VVIQ评估。MRI数据使用3T Siemens Magnetom Verio syngo扫描仪采集T1加权图像，采用MPRAGE序列（TR=2000 ms，TE=1.94 ms，TI=880 ms，翻转角=8°，体素大小=1.0 mm×1.0 mm×1.0 mm）。海马亚区体积通过FreeSurfer标准流程计算，并校正年龄和颅内总体积。PCA采用SPSS（31.0.1.0版）维度约减程序，对全部36个亚区体积（12个左侧、12个右侧、12个双侧）进行主成分提取，采用Kaiser-Guttman准则（特征值>1.0）确定保留成分数，并进行Varimax旋转。根据极端组设计，预先决定比较VVIQ得分最高的10名受试者与最低的10名受试者。高VVIQ组（得分73–80）与低VVIQ组（16–52）之间有21分的间隔。
**三、研究结果**
**3.1 数据质量控制**
为检验FreeSurfer亚区体积得分的可靠性，将53名受试者的平均体积与马克斯·普朗克精神病学研究所（MPIP）614名受试者的参考研究值进行比较。除分子层亚区体积约低一个标准差外，其余数值高度相似。研究样本与参考样本的平均亚区体积等级间Spearman秩相关系数为0.986（t(10)=18.71，p<0.000001）。
**3.2 主成分分析**
特征值大于1.0的七个成分解释了84.64%的方差。不纳入双侧亚区体积重复分析后得到相同的主成分。
**3.3 成分描述**
成分1（C1）解释了36.87%的方差，参考三突触回路的全部12个亚区体积（双侧、左侧和右侧的GC-ML-DG、CA1、CA3和CA4），证实H1。成分2（C2）解释了14.25%的方差，参考四个相邻亚区：分子层、海马尾、前下托和下托，这一结构占海马总体积的49.1%，被命名为"周围异皮质界面"，其功能尚不确定。成分3（C3）解释了12.04%的方差，主要参考旁下托以及前下托的交叉载荷。其余成分分别参考伞（C4，7.15%）、海马裂（C5，6.41%）、下托与CA1（C6，4.69%）以及海马杏仁核过渡区（HATA，C7，3.22%）。C1和C2合计解释了51.1%的亚区体积方差，所参考的八个亚区占平均海马体积的90.4%。亚区交叉载荷形成一条连接C1、C2、C6和C3的通路。
**3.4 主成分与VVIQ得分的相关**
在53名受试者中，仅C1得分与VVIQ得分呈显著相关（r=0.47，r2=0.22，p<0.001），其余成分的相关均低或接近零。
**3.5 高、低VVIQ组成分得分的方差分析**
混合模型ANOVA以七个成分为受试者内因素、VVIQ组为受试者间因素，并以ACE-III得分和年龄为协变量。结果显示VVIQ组因素显著，高VVIQ组的C1得分显著大于低VVIQ组（支持H2），且C3得分也存在显著组间差异（支持H4）。
**3.6 VVIQ分布端部受试者的成分得分**
样本中包含一名"无意象症"（aphantasic）受试者A（VVIQ得分最低）和一名"超意象症"（hyperphantasic）受试者B（VVIQ得分最高）。受试者A的C3得分为负值，与H4不一致；受试者B在C1和C2上高于高VVIQ组95%置信区间，但在C3、C6和C7上低于置信区间。预测区间分析显示，对于每个成分，受试者A得分的预测区间下界均高于零，提供强统计证据表明其得分显著低于低VVIQ群体的预期分布。受试者A与B的成分得分配对t检验在单尾检验上显著（t(6)=1.96，p=0.049）。
**四、讨论与结论**
讨论部分指出，C1界定了经典TSC的结构，高VVIQ组在C1上的得分显著更高，表明更大的TSC体积支持更生动的意识性VMI体验，这与既往报告的VVIQ得分与CA1、CA3、CA4和GC-ML-DG体积之间的关联一致。C2所参考的新识别区域——分子层、海马尾、前下托和下托——占海马总体积近一半，但与意识性VMI无关联，推测其可能服务于非意识的"后台"功能，如创建、整合和控制行动图式。C3与旁下托的关联及其与VVIQ的较弱但显著的组间差异，支持了旁下托参与场景加工网络的论点。结论部分总结道：（1）在53名健康成人的36个海马亚区体积数据中，PCA识别出七个主成分；（2）参考三突触回路的成分1得分与意识性VMI生动性之间存在强关联；（3）参考旁下托的成分3得分与意识性VMI生动性之间存在弱关联；（4）成分2参考了一个占海马结构体积49%的、先前未被识别的大型亚区（分子层、下托、前下托和海马尾），该亚区与意识性VMI生动性无关联；（5）成分2参考的亚区可能承担"后台"角色，创建、整合和控制非意识的"行动图式"，这对行动、言语和外在表现以及情景记忆至关重要。该研究发表于《Brain and Behavior》。
