为了刻画人脑自发活动的特征，研究者基于静息态功能磁共振（R-fMRI）提出了许多计算指标。常用的指标包括低频振幅（amplitude of low frequency fluctuations, ALFF）、比率低频振幅（fractional amplitude of low frequency, fALFF）、局部一致性（regional homogeneity, ReHo）、节点中心度（degree centrality, DC）、全局信号相关（global signal correlation, GSCorr）、体素镜像同伦连接（voxel-mirrored homotopic connectivity, VMHC）等。从理论角度来看，不同的指标源于不同的定义和理论基础，但这些指标在实践中的一致性（concordance）仍需进一步探索。
近期，中国科学院行为科学重点实验室的严超赣研究组全面检验了5种R-fMRI常见指标的被试间变异和被试内（随时间的）变异，创新性地从动态的角度探索指标间的一致性。该研究计算了ALFF/fALFF、ReHo、DC、GSCorr、VMHC等五种R-fMRI脑自发活动指标，并利用滑动时间窗分析（sliding time-window analysis）计算了上述指标随时间变化的动态特性；随后计算了各指标在静态层面和动态层面的一致性；最后通过回归模型分析了年龄因素对指标间一致性的影响。
结果显示，在指标的动态性方面，ALFF/fALFF在高级认知区域（如默认网络，背外侧前额叶）随时间表现出较低的变异，而在初级感觉运动区域的变异较高；相反ReHo和DC则均随时间在全脑都有较高的变异性。在确认各指标具有动态特征的基础上，研究发现使用滑动时间窗计算的各动态指标（如动态ALFF、ReHo等）间具有非常强的一致性，这与静态角度计算的结果高度一致。这种一致性排除了头动、呼吸、心跳等干扰因素的影响，并且无法通过人工模拟数据计算得到。在体素水平上，无论是从动态还是静态角度，人脑灰质区域各指标间一致性都较高，而白质区域指标一致性较低。另外，体素水平的R-fMRI指标一致性与年龄存在负相关（年龄越大，指标一致性越低，尤其是皮下核团区域）。
该研究还探寻了这种内在一致性的生理原因，发现更高的一致性与各个具体指标（如ALFF、ReHo等）的更高水平有关；还发现各R-fMRI指标和指标间一致性都会随扫描时间增加，结合前人研究推断这种增加可能与疲劳和唤醒（arousal）降低有关；另外，通过动态分析发现指标高一致性的时间段内具有更高的网络内与网络间功能连接，这暗示了一种更普遍的功能网络间分离与整合的特性。
该研究通过对R-fMRI指标在被试间/被试内一致性的全面检验，发现不同指标在被试内和被试间均显示出高度的共变特性，反映出它们对自发脑活动的测量存在内在一致性；暗示人脑自发活动中随时间可能发生全局性波动，这种自发产生的变异可能导致脑区间连接的变异。
该研究由心理所、美国纽约大学儿童与青少年精神病学系与美国内森克兰精神病学研究所合作完成，受国家重点研发计划（2017YFC1309902）、国家自然科学基金（81671774、81630031、81471740、81220108014），国家重点基础研究（973）计划（2015CB351702）、中国科学院百人计划项目基金（Y5CX072006）、北京市科委专项基金（Z161100000216152）、美国国立健康研究院基金（U01MH099059）和美国儿童心理研究所基金（1FDN2012-1）等支持。
研究结果已发表于Science Bulletin:
Yan CG*, Yang Z, Colcombe S, Zuo XN, Milham MP (2017) Concordance among indices of intrinsic brain function: insights from inter-individual variation and temporal dynamics. Science Bulletin. In press
图1. 静态和动态R-fMRI指标的空间图谱
（A）静态R-fMRI指标的T检验图。（B）动态R-fMRI指标的变异系数（CV）T检验图
下方为参考Yeo et al. (2011) 中的七网络模型，各网络内平均动态R-fMRI指标的变异系数（CV）
图2. 组水平的R-fMRI指标一致性
（A）使用真实数据计算的指标静态一致性（B）使用真实数据计算的指标动态一致性 （C）使用打乱真实数据相位的模拟数据计算的指标动态一致性
图3. 体素水平下被试内动态指标一致性的年龄效应
（A）功能一致性随年龄增长而广泛衰减 （B）灰质体素平均指标一致性与年龄呈负相关
