文摘

最近的研究在语言处理表明,语言认知是更好的理解如果认为是支持分布式智能处理系统招收神经元位于皮层,与还原论,提出本地化特定皮质结构的认知功能。这里,大脑活动时使用脑电图记录志愿者听或读小短信,不得不选择照片翻译这些文本的意义。几个脑电图分析技术被用来显示这种分布式神经登记相关的角色的理解口头和书面的描述性文本。低分辨率层析确定了许多不同()在几个不同的皮质的神经元激活文本的理解。线性相关性是用来计算信息每个电极的10/20系统提供的确认。主成分分析(PCA)是用于研究这些来源的时间和空间的激活。这种分析证明4种不同的模式共变所生成的神经元位于不同皮层的位置。这些结果清楚地表明,语言处理的分布式特征结合可用的脑电图技术明确地证明了这一点。

1。介绍

最近的研究使用功能性磁共振成像(fMRI),脑磁图描记术(MEG)和脑电图(EEG)已经扩大了我们的知识的神经回路在语言理解和生产证明这些认知活动涉及大量的地区,除了布罗卡氏和韦尼克氏领域(例如,1- - - - - -21])。在不同的皮质神经元似乎语音处理中扮演特定的角色,但口头谅解或生产活动产生的可能解释为一个特定区域,例如,韦尼克或布。大量的不同类型的神经元参与语言理解和生产,以及复杂动力学的关系,指出语言处理的分布特征。分布式智能处理系统(下降)的理论引入了人工智能研究人员作为一个正式的情报理论被应用到模型的大脑活动的认知功能(例如,22,23])。

注册和学习下降的活动,仔细选择如何收集数据和统计工具是必需的,由于大量的不同的代理招收明智地解决认知任务,由于复杂的交互由他们来处理不同的子任务建立一个复杂的认知功能。在大脑的情况下,有必要选择工具高颞歧视来捕获复杂的神经元相互作用的细节以及歧视有合适的空间识别的主要演员这样的相互作用。脑电图(EEG)允许注册的大脑活动在一个指定的毫秒采样频率的范围。此外,最近的发展高度提高了空间歧视,尽管限制分析皮层神经元。正因为如此,罗查et al。24]提出脑电图作为研究人类认知的选择的工具如果所有最近开发了脑电图分析统计工具应用于分析记录与认知相关的活动。这是本文中使用的方法调查了解口头和书面文本。

分布式智能系统。分布式智能处理系统(下降)的理论最早开发的人工智能领域的形式化系统由多个代理,分别定义了某种专业知识在解决问题,而如果他们一起工作可以解决任务更高的复杂性。下降的情报是一个函数类型的代理使用的工具,以及如何使用这些工具和用途(25- - - - - -31日]。大量的不同类型的神经元参与语言理解和生产了神经科学文献引用上面讲的语言处理的分布式特点,一个事实是最近承认在文献中(例如,17,32])。

下降的概念的核心是推理的提议是由一组代理的合作活动,每个有特定知识或工具用于处理一个复杂的任务,是整个系统感兴趣的23,31日]。代理注册或被雇来支持推理如果他们的知识或能力可能有助于任务的处理问题。相同的代理可能导致不同的任务的解决方案,但不同类型的推理也招募不同类型的代理。例如,听力和阅读应该招收代理参与的公共集句法和语义分析,但他们也必须包括不同的代理参与听觉和视觉感官输入的分析。

在下降的情况下,任何组件的角色知识或数据存储中心。下降的一部分知识依赖于代理专业化和它们编码的一部分由其代理人共享的关系。在必要时代理之间的关系必须是容易修改来支持学习。语言认知是由代理专业化处理感觉和运动系统参与音素和字母分析和生产,但是语法和语义依赖代理商之间建立关系,其中大部分是专业从事其他方面的认知。

任何下降控制逻辑上和地理分布。控制特定的代理不是一个属性,但它是嵌入的规则之间的消息传递代理。直接交换信息,因为代理直接联系(邮件地址系统)或通过黑板上代理(工作记忆系统)。代理可能参加推理参加招募消息贴在黑板或代理,了解自己的能力。振荡活动的消息交换的结果集之间的代理。

套不同的代理可能会提出不同的任务的解决方案取决于他们的知识和能力,因为这是一种常见的发生在下降推理冲突。组神经元专门检查一致性的假设而其他人参加解决冲突。解决复杂的任务需要反复循环的处理,当这些代理任务的解决方案是不太可能贡献断开和到目前为止的结果合并。

实验证据的语言处理的分布特征。许多研究在文献中解决一些特定主题的语言处理的下降特性所指出的价格(17),在回顾语言fMRI文学在过去的20年中,得出的结论是,“不同的语言功能没有本地化特定的大脑区域,但他们分布在每个区域的地区网络任务的性能做出具体的贡献取决于其在并行分布式层次结构中连接到其他领域。”

例如,布伦南和市场2]研究大脑活动的时间进程和空间分布与句子处理,发现增加句子与单词列表相比,前颞活动始于大约250毫秒后发病。他们也观察到激活网络中其他的大脑区域,增加跨后时间延长,下额,腹侧内侧区域。

此外,Laaksonen et al。11)确定任务的时空模式的影响在三个梅格数据集,所有图片命名任务的变体。他们得出的结论是,诱发反应和有节奏的调制产生很大程度上独立的网络,与空间重叠主要感觉运动和初级视觉领域。此外,在皮层区域被识别与措施,实验效果,他们表达了不同的时间和功能。他们的研究结果表明,这两种现象在很大程度上是分离的,措施是必要的一个精确的描述大脑活动来识别不同的电力来源与语言处理有关。

在这一方法中,Obleser和科孜16)报道,听演讲在不利条件下触发不同的诱发反应:(a) N100组件退化句子的发病与参与者的理解分数,但通常更有活力的退化的句子,和(b)明显N400 low-close各类词线性增长提高语音可懂度,反映了集成努力单词到上下文。此外,他们观察到瞬态增强γ带功率(γ,在高点~ 40 - 70 Hz)各类单词(~ 600 ms)反映自上而下的-促进集成和N100振幅在句子出现的负相关;后来的γ乐队反应是中度退化的演讲中找到。这γ乐队的效果还与信号质量参数化变化。

这种观察支持这个提议,神经振荡为灵活定义短时间窗口广泛分布的神经元集合体之间的通信(17,33]。虽然广泛的同步在分布式处理系统依赖于行动的具体电路,如thalamus-cortical同步(34),短期交流是依赖互联组神经元位于大脑不同区域之间的支持功能耦合瞬态(17]。

尽管存在争议,语义/概念处理在语言理解历来与N400有关,而句法处理通常被认为与顶叶积极事件相关电位(ERP)的效果,所谓的P600(例如,13,35- - - - - -38])。等经典语言ERP成分可能被认为是与语言处理的循环特性,信号每个处理周期的动态参与解决特定的推理子任务。根据Bastiaansen Hagoort [1),大脑神经元的同步机制集成不同类型(语音、拼写、语法和语义)的语言信息。此外,吉拉德都和Poeppel [6)提出,大脑中的神经元振荡无处不在,可能导致认知在几个方面,例如,通过隔离信息和组织高峰时间。在演讲和语言处理的情况下,他们建议神经振荡的信息组织成适当的单位时间粒度。

哈森等。39)说,在言语交际中,两个或更多的大脑是通过一个振荡信号耦合,以及语音信号在所有语言和语境有自己的调幅节奏介于3和8赫兹。这大致符合的时间表生产节奏每秒3到8个音节。因为最近的言语知觉理论密切注意,振幅调制在演讲比赛3 - 8赫兹θ的结构振动,他们建议语音信号可以耦合和/或产生共鸣(放大)持续振荡的大脑听觉中枢的侦听器。

识别语言皮层代理。低分辨率层析(sLORETA)已经被用于研究许多不同的神经语言处理和特征导致了语言处理的下降特性的理解,帮助识别不同的电力来源与语言处理有关。

Adorni和Proverbio40]研究了ERP的时机和地形分布组件相关联的词/非言词歧视使用LORETA ERP源的位置。他们证明的话从二歧视,因为大的N2反应词比假词观察左occipitotemporal区域在刺激后300毫秒。具体词和抽象词早在刺激后350毫秒,歧视与反应混凝土比抽象词汇在中央的枕叶区域。Concreteness-related ERP的振幅差异也观察到前后来积极组件(LP),女士在370年和570年之间,对抽象词汇的反应比具体的单词。这些作者认为单词(包括抽象和具体)与更强的左梭状回的激活和左颞叶皮层比假词名称。具体文字处理与更强的激活左外纹的视觉区域(即,英航18和英航19)相比,抽象的文字处理。

Lavric et al。41]研究相关的神经活动的生成规则和不规则的过去式和LORETA用于ERP源的位置。数据驱动算法暂时分割稳定域配置的erp为16个不同的时期(微观状态)。space-oriented脑电场分析确定一个时代,288 - 321 ms动词后表示,证明规则动词和不规则动词条件之间的显著差异。另外,他们发现这种微观状态更活跃的正则条件合适的前额叶和右颞区和不规则的条件左颞区和前扣带皮层。

杨et al。42)研究的理解不同类型的中文(普通话)(对象与subject-extracted)有关条款的普遍性和语言特异性测试使用erp和LORETA句子理解过程。LORETA源定位显示激活后的优势(例如,英航22/39/19/41/42),它支持的集成结构映射(P600)和意义推导(N400)在发展中句子表示。更多left-lateralized前颞叶的区域网络(例如,英航47/38)开始活跃在这个句子thematic-role规范为多个指示物时可能需要额外的认知和内存资源。

Ishiwatari et al。43]研究脑电图活动与无声阅读的单词在不同的脚本:汉字(日本语标),平假名(日本syllabogram)和英语。ERP波形和2 d LORETA地形地图显示,独立的脚本,沉默的单词阅读过程是由三个不同的阶段反映在N150, P200,和已故的积极成分(LP),分别。这些结果表明,阅读文字处理的语言的书写系统不同于母语在处理时间是不同的。

量化脑电图记录所提供的信息。信号(),是由电极记录的是一个加权树突和活动在数不清的皮质的位置()同步带来的兴奋和抑制性输入(例如,(34])。正因为如此,相关系数记录电活动之间的计算和记录下,预计将高度依赖权重()确定各自的贡献这些记录的活动。如果,高,那么源是一个重要的决定因素的和增加了确定系数不管它是活跃的。如果两个不同的来源,是有影响力的,然后分别方法1或如果他们是积极的还是负相关性。在这种背景下,决定系数如果增加,要么是附近对吗,或者是同步的。相反,如果所有有影响力的来源,沉默,然后0.5方法。在这一理论背景下,最高的不确定性所提供的资料,关于和发生在方法0.5,最低的时候方法1或0。

考虑到这些因素,罗查et al。22- - - - - -24,44建议的信息量所提供的的来源是一个函数的。在这条线的推理,如果来源导致强烈激活和/或同步呢增加比例;否则,它趋于0时。

而事件相关活动(时代)和光谱带分析(SBA)可能提供特定和本地化的信息来源参与任务解决,提供这些资源的时空分布信息,因此,提供关于不同的神经元的信息登记在一个广泛分布的网络来解决一个任务(23]。另一个有趣的财产是它总结所有的信息来源成一个单一的变量,简化许多分析(如回归分析、主成分分析)涉及行为和神经变量(23,44]。

多变量分析。主成分分析(PCA)是一种统计工具,调查共变的模式在大量的变量和确定信息可以被压缩成小集这些变量的主成分(45]。这个变换定义,第一主成分是占尽可能多的变化的数据,和每个成功组件依次解释方差的后续的量可能是正交的约束下(即。,不相关的)前面的组件。PCA凝结所有提供的信息记录电极的来源参与认知任务为一组组件根据共变。在这种背景下,提供了集招收的神经元在认知任务变量(23,24,44]。对于这样一个目的,PCA映射构造考虑加载值的在每个组件,以代表神经回路的活动参与认知任务。

结合技术来研究听力和阅读。本研究的目的是使用可用的脑电图分析技术来研究大脑活动与文本相关的听力和阅读假设语言认知支持分布式智能推理正如上面所讨论的。

本调查中使用文本描述水果的特点,仪器的功能,与职业相关的和功能(数据的地方1,2,3)。在文本在听力测试或显示在阅读测试中,一组数据为志愿者提供了选择适当的文本的意义。这里应该是,志愿者一直在听力或阅读中获得的语言信息时代在内存中,以选择最佳的图对应于语言解码。通过这种方式,每个文本处理涉及到言语阶段与听力(l)或阅读(R)活动和视觉相分析(V_l或V_R)的数据。

在这里,应该大量的皮质区()将被sLORETA来源记录事件相关活动(时代)和皮质振荡(乐队频率分析,论坛)语言(l和R)、视觉(V_l和V_R)阶段。结果预计将显示一个非常复杂的时空分配这些资源,其中大部分位于类似皮质对听力和阅读处理但有些专门与这些活动相关。

PCA预计将披露不同的组件解释的复杂性时间和空间分布通过展示神经元广泛分布在皮层招收自己支持相关的神经活动l,R,V_l,V_R。

如果达到这些目标,然后一个强有力的理由是由考虑语言处理作为一个认知功能支持分布式智能处理系统,而不是由特定的神经元位于少数地区。

2。方法

2.1。人口

志愿者的大学学生自发地参加了一个关于研究发布在校园广告。没有钱或学分奖励承诺或提供。这项研究的目的是解释说,20男性(年龄:)和女性(年龄:21脑电图记录)同意参加这个会议。所有的参与者都是右撇子,单语,以葡萄牙语为母语。

本研究经伦理委员会批准为研究项目分析(CAPPesq)和医院das丹尼,医学院的圣保罗大学(HCFMUSP),协议号码117/00。

2.2。过程

一口流利的葡萄牙语母语时录音朗读30的书面文本组成的短句(年代)关于匿名(N ?)水果、工具或职业的句法结构,正式通过正式的语法理论(29日,30.,46)如图1。根据这一理论,任何句子年代一个给定的语言是理解为一组类的符号之间的关系,例如,名词(N)和谓词(P),P被递归地分解成其他N的年代,P的年代。文本中使用本实验的两种结构显示在图中1。

文本提供所有的信息N的年代,P的除了N ?。使用这些信息,志愿者被要求提供N ?通过选择5的人物之一。(黑图文本提供的所有信息1)引发思考N ?的和额外的信息(灰色在图1)的概率增加这些替代品作为任务的解决方案之一。文本,因此,两个语法部分:触发和解决组件。

文本被随机分为两组不同的15个测试使用的听力或阅读任务。听或读课文后,志愿者5图片与文本之间选择一个主题(见图2)作为最好的语义匹配N ?。志愿者给尽可能多的时间他们需要解决的任务。

2.3。脑电图记录

根据电极脑电图记录(20 10/20系统;阻抗小于10 Kohm;陷波滤波器50赫兹;采样率为256 Hz和10位分辨率,耳垂参考),而志愿者解决文本。

的确切时间的文本()和数字()和时间()当志愿者们选择一个答案,那就是,做了一个决定,在实验数据基础一起注册的信息类型的回答(对或错)。响应时间计算所有活动和志愿者。

下面的脑电图时代被选为分析:(1)每一个测试开始后两秒的时间被选为分析和表示是时代l在听力任务和时代R的阅读任务。(2)两秒的时间被选为分析和表示是时代V_l在听力任务和时代V_R的阅读任务。

每个志愿者15决定了文本的意义他们听了15决定文本阅读。因此,总共15脑电图时代与听力解码和15 EEG相关联的时代l,R,V_l,V_R每个志愿者进行了分析。因此,选择时代的总数是1320(数量的志愿者数量的时代数量的测试)。坏的脑电图记录被丢弃。共有1155个脑电图时代被用于分析的报废率为12.5%。

2.4。sLORETA

sLORETA使用测量头皮电位差异(EEG)或颅外磁场(MEG)找到生成的三维分布电神经活动与精确的零位误差定位点测试(来源47]。这里,sLORETA用于本地化可能脑电图源发电机不同()与EEG时代有关l,R,V_l,V_R。

相应的l,R,V_l,V_R时代都是平均每个电极和志愿者到不同的文件,生成相应的脑电图平均每个实验时代的文件。因此,这些文件由相应的脑电图平均值计算为每个20电极用于记录实验时代与1155相关的脑电活动。一个宏大的平均计算上述每个文件,和相应的分数计算为每个512时刻;脑电图是采样的速度256赫兹在每个时代的2秒的时间。只有那些脑电图的时刻分数超过1.961显著性水平(5%)被选为LORETA脑电图源识别(例如,图3)。LORETA软件可以提供多个解决方案,每一个时刻,但订单这些解决方案根据其统计方法。这里,只有这些地区提供的第一个LORETA尽可能的解决方案被认为源发电机脑电图研究时期。

LORETA软件也被用来计算cross-spectra (CS)和时变cross-spectra (tvc)平均集l,R,V_l,V_R时代的发展。我们使用的工具LORETA软件包计算tvc为整个实验时代(2秒)时间。没有特定的规则来确定这个窗口的大小;在这里,它的持续时间是临时设置为100 ms。CS和tvc计算从0.5到100赫兹的频率。

2.5。测量信息的数量提供的每个脑电图的来源

脑电图活动的相关分析记录不同的电极可以用来总结每个电极所提供的信息吗对所有涉及到的来源成一个单一的变量提出的罗查et al。22,23,44]。合理性是这样的。

皮尔森的相关性是在一个完美的正的线性关系(相关),在一个完美的负线性关系(anticorrelation),和一些价值之间和在所有其他情况下,表示变量之间的线性相关程度。在它接近零,有更少的关系(接近不相关的)。系数越接近于或1,变量之间的相关性越强。强度的相关性被定义为。

因为是一个加权求和所产生的电流,计算之间的活动和记录下,预计将高度依赖,权重确定的贡献这些记录的活动。如果,高,那么源是一个重要的决定因素的和增加了确定系数不管它是活跃的。如果两个不同的来源,是有影响力的,然后分别方法1或如果他们是积极的还是负相关性。在这种背景下,决定系数如果增加是活跃的和/或,同步和活跃。相反,如果所有有影响力的来源,沉默,然后0.5方法。

在这种背景下,最高的不确定性所提供的资料,关于和/或发生在方法0.5,最低的时候方法1。因此,在同一条线上的推理所使用的香农(48)来定义一个随机变量提供的信息量,它提出了22,23,44,49),信息等价 的,记录下,预期的价值的信息所提供的。

在这条线的推理,信息提供的电极的来源激活的计算任务的解决方案相比。如果等于信息意味着什么提供的所有其他(19)电极,然后相比不会降低不确定性参与任务的解决方案。相反,如果趋于0,那么所有的基本来源活动的记录最有可能参与任务的解决方案。在这条线的推理,测量电极所提供的信息所有来源激活一个给定的认知活动,它是计算之前报道(23,44]。

2.6。主成分分析和共变

主成分分析(PCA)是一种统计工具,调查共变的模式在大量的变量和确定信息可以被压缩成小集这些变量的主成分。主成分分析是用来研究的共变计算出l,R,V_l,V_R时代的发展。第一主成分是占尽可能多的变化的数据,每个成功组件,反过来,解释方差的后续数量可能的约束下,正交于前面的组件(即。不相关的)。阶乘大脑映射建立了描述因子分析的结果。这些大脑映射建立了通过加载值每个电极的在每一个因素。没有特定的规则选择对每个变量显著影响根据加载值。然而,总的来说,它是可以接受的,集中注意力在这些变量与加载值大于0.6。这是因为阶乘映射建立在颜色编码电极白色如果荷载小于0.6;否则,他们颜色从绿色(加载0.6)深蓝色(加载1)。阶乘映射是这里提出代表神经回路的活动在认知任务,因为他们凝聚电极提供的信息采样这神经活动。这是因为措施所提供的信息量的空间和时间分布。

3所示。结果

结合使用不同的工具使用的脑电图分析披露期间许多不同细节的一个普遍的大脑语言感知支持语音处理的假说是更好的理解在下降的背景下的理论。由于本文的主要目的是探讨这个关系,也为了简单起见,下面描述的结果将集中在一般研究结果支持我们的主要假设,给未来报告的细节。

3.1。事件相关的活动

没有错误是由志愿者当他们被要求识别正确的与每个文本关联图,独立于类型的任务(阅读或听力)或语义类别(水果、工具或职业)。识别的平均反应时间是2010±680 ms的听力任务和2360±880 ms的阅读任务。这些结果在统计上类似的(显著性水平)。

图4显示了盛大的平均值计算l,R,V_l,V_R时代的发展。平均的时间演化脑电图活动非常相似为听力和阅读任务,以及语言(l和R)、视觉(V_l和V_R)任务阶段。这些大平均之间的皮尔逊相关系数从0.72变化到0.81。

大消极成分(N400)开始大约300毫秒(言语阶段)和2300 ms(视觉阶段)后任务起始和峰值大约在600 ms(言语阶段)和2600 ms(视觉阶段)显然是观察。至少两个正向波(P100) 100和P (300) 300 ms先于这些消极成分。其他大型积极组件(P600)开始大约在600 ms(言语阶段)和2600 ms(视觉阶段),峰值约在800 ms(言语阶段)和2800 ms(视觉阶段),和紧随其后的是另一个负面的组件大约在900 ms(言语阶段)和2900 ms(视觉阶段)也清楚地观察到。其他负面(LN)组件被确定在1000/3000毫秒,1550/3600的女士,大约1980/3980的女士。持续积极的活动(LP)观察从1100/3100到1550/3500毫秒,分别。

3.2。确定LORETA来源

共有408个可能的来源平均脑电图(时代)的时代l和V_l62年被确定不同的皮质位置()以Brodmann区号和解剖结构,因为他们的计算得分大于1.961。此外,共有558个可能的来源平均脑电图的时代R和V_R被确定在57个不同皮层的位置。图5显示了空间分布的确定LORETA来源(盲降)。

所有的确认,50个网站常见的听力和阅读任务;然而,频率源位于这些区域是不同的l,R,V_l,V_R时代的发展。位置18和BA BA 19成为主流,包括楔片和枕中回优惠网站。英航10和英航11地区第二频率有关,包括内侧,中间,和额上回优惠网站。英航来源位于颞结构英航20日21日和BA BA 22日37被确认在所有实验时代。最后,BA BA 45 46,英航47举办了许多。的一些来源位于枕上回在英航19日在英航37梭状回,中央后回,英航40特别相关的阅读。

数据5和6显示盲降空间位置和时间分布,分别在阅读和听力任务。它可能是观察图5那盲降年代广泛分布在整个皮层,尽管他们是优先位于英航18 - BA 19后大脑和英航10和英航11在大脑额叶。图6表明,这些资源在不断激活l,R,V_l,V_R时代的发展。其他皮质频繁,几乎不断激活位于英航44,英航45,英航46,英航46在两个半球。

此外,它可以观察到两个时空盲降年代分布是不同的阅读和听力任务时比较时l或V_l时代是相对于V或V_R时代的发展。

图7显示盲降时间分布在时间窗口0到600 ms, 600到1000毫秒;1000 - 1500 ms, 1500 - 2000 ms。组件P100, P300和N400确认以上发生在第一次窗口。组件P600、LN和LP对应其他时间窗口,分别。它可以观察到盲降年代与这些脑电图组件是不同的组件都是相比,阅读和听力任务。结果在图7似乎表明,这些组件所产生的特定的皮质活动,或者,换句话说,不同的盲降s提供不同的脑电图特征识别大平均计算出不同的脑电图时代。

3.3。带频率分析

数据8和9展示的空间位置盲降古典乐队产生脑振荡频率:三角洲,1到4赫兹;θ,4 - 7赫兹;α,8 - 13;β,14 - 35;低伽马,30 - 60;和高伽马,70年到100年。

盲降年代所有带频率分布在皮层,心态占据主导地位的额极(BAs 9、10、11、46和47)和枕极(BAs 17、18和19),但他们的分布频率和敏感的任务。例如,盲降位于6 BA和英航8是特别相关的阅读活动是高在英航8θ,β和α带频率和高6 BA对β和γ乐队。此外,这种模式在更明显l和R比V_l和V_R时代的发展。

活动在英航40口头时代l和R主导对θβ频带的频率在听力与阅读,左与右大脑半球,语言与视觉时代。此外,活动英航22成为主流听力比阅读主要在θ和α频段频率和右而左半球(图8)。

活动在英航40主导在两个半球的视觉时代V_l和V_R几乎所有带频率听力比阅读(图9)。

最后,活动在英航10主导两个半球为β和γ乐队频率实验时代l,R,V_l,V_R。

3.4。主成分分析

表1显示了PCA分析结果的信息量提供的每个电极对不同的LIS)对所有实验计算时代l,R,V_l,V_R阅读和听力(一个),为每一个活动(R和l、职责)。

这种分析披露存在的4个不同因素(P₁P₄)与特征值大于1,占80%左右协方差。这些结果表明,P的因素₁P₄从统计的角度来看是健壮的。每个这些因素上的加载值被用来构建PCA映射如图10,这些电极加载值大于0.6所示绿色深蓝色和那些加载值小于0.6所示白色。它可以观察到,这些映射为阅读(非常相似R)、听(l)任务,以及当这些活动被认为是在一起(一个)。

因子P₁由电极F7, T3、T5、O1,和O2对吗一个和R,但T5失踪的l;因子P₂由电极CZ,盎司,P3, P4, PZ、T4和T6,,因子P₃由电极C4和F4;和因子P₄由电极F3, FP1 FP2, FZ。有趣的是评论,P₁主要由左半球电极,而P₄由右半球电极。

3.5。LORETA和PCA映射

PCA模式提出了披露的电极提供神经元的信息登记在一起定义进行计算(44]。这是因为由不同的电极记录脑电图活动主要是由附近的来源。图10显示空间盲降年代分布叠加在PCA映射识别可能的来源位置与每个PCA关联映射如图11。

检查图11显示,盲降年代位于左BAs 22日42、43、44岁和45电极附近的加载在P模式₁这是主要由左半球电极组成。此外,活动盲降年代确定在较低的位置BAs 37, 39岁和40可能也被记录的P₁电极。最后,似乎盲降位于舌和劣质枕叶脑回可能也导致脑电图活动记录的P₁电极。

活动记录的P₂电极可能的影响盲降年代双边位于BAs 7、18和19日以及在上层的位置,37岁,39岁和40。此外,许多皮层神经元与P₁在左半球接近正确的电极组成P_2。

P模式₃是最简单的一个,只由右半球电极,记录活动的神经元位于正确的BAs 4、5、6。最后,电极加载在P模式₃可能记录的活动吗盲降年代位于双边BAs 4, 6, 8, 9, 10, 46岁。

4所示。讨论

脑电图分析各种技术被用来研究神经活动的动力学与听口语和阅读相关的书面文本。结果清楚显示的高复杂性与这些任务相关的脑活动,涉及非常复杂的时态激活大量的神经元(EEG来源)广泛分布在整个皮质。在这种背景下,语言处理是最好的理解为分布式处理的结果用不同的神经元负责对他们的具体分析和交换信息。因此,言语理解和生产之间的合作行动的结果这大量的的能力,而不是依赖于神经元位于一个独特的和特定的大脑区域(例如,17,22,23,32])。

时间脑电图高灵敏度是基石”来形容时间的复杂性之间的信息交换大量的神经元组成不同盲降年代披露LORETA和PCA分析。然而,大脑活动与脑电图记录仅限于发生在皮质层,这是一个限制,结果和假设他们会支持。下面的讨论必须理解这些假设和约束。

4.1。事件相关的活动和语言解码

目前研究的一个有趣的发现相似(图的担忧4)的脑电图大平均或事件相关活动(时代)获得l和R时代,最引人注目的是,这个脑电图的持久性模式的电活动记录中V_l和V_R时代的发展。

时代与口头语言信息的解码是主要表现为消极的活动达到顶峰大约在600 ms,紧随其后的是一个积极的活动达到顶峰大约在800 ms。这种模式是在明确同意文献在讨论N400所扮演的角色和P600组件在句法和语义处理期间与句子理解l和R时代(19,32,36- - - - - -38,42]。这里,语音处理的N400 / P600签名开始约300毫秒,结束大约在800 ms。这个经典的N400 / P600复杂之后,消极成分达到顶峰900毫秒左右,持续积极活动女士从1000年到1500年,另一个明显的消极成分1500毫秒左右。

文本中使用目前的实验有两个不同的语法部分:触发和解决句子。任务的解决方案需要选择之一的五个可能的数据提供语义名称(N ?)一个水果、工具或职业。因此,任务的解决方案需要2.32信息的数量。触发组件提供大部分所需的信息,一般来说减少解决方案中选择两种选择或1位。在这里,我们建议,N400 / P600复杂与触发组件相关联的处理和N900 / P1000 / N1500复杂流程解决组件除了集成触发和解决信息来识别N ?。

这里的有趣的事实是在同一时代的持久性模式V_l和V_R时代,当优势视觉处理的数据进行文本意义的预期。然而,这可能容易理解如果假设期间获得的语言信息l和R时代在工作记忆在目视检查和分析数据V_l和V_R时代(10]。如果这个假设被接受,然后口头信息编码在N400 / P600和N900 / P1000 / N1500复合物引导视觉识别的并发视觉处理以前认识N ?或者最后确定的语义N ?。在这种情况下,任务匹配提供的解决方案是每个给定语言的信息和他们的视觉同行(如名称和颜色,动作名称和行动)和/或将语言名称与公认的图像(如锤,服务员,和橙色)。在这个思路,共同和不同的皮质来源应该为所有研究脑电图记录时代组件纪元中观察到在目前的研究(例如,图吗7)。

4.2。LORETA揭示神经语言处理的复杂性

LORETA发现大量(大于400)的来源位于60多个不同皮层区域,定义Brodmann区号和解剖结构(图5)。大多数这些皮质区域是相同的,不同的活动参与V, V R_l,V_R时代的发展。然而,这些时间和空间位置每一个时代都不同。这意味着尽管脑电图活动记录在不同实验时代大约是由源生成类似的位置(BAs),动态(激活的频率和强度)是不同的。这赞同命题的价格(17),在回顾语言fMRI文学在过去的20年中,得出的结论是,“不同的语言功能没有本地化特定的大脑区域,但他们分布在每个区域的地区网络任务的性能做出具体的贡献取决于其在并行分布式层次结构中连接到其他领域。”

神经振荡为灵活定义短时间窗口广泛分布的神经元集合体之间的通信(17,33]。虽然广泛的同步在分布式处理系统依赖于行动的具体电路,如thalamus-cortical同步、短期交流是依赖互联组神经元位于大脑不同区域之间的支持功能耦合瞬态(17]。

在这里,我们用100毫秒的时间窗口来研究神经元振荡的时间演化与听力和阅读有关使用LORETA识别来源这样的振荡。盲降年代是不同的语言活动,也当左右半球被认为是截然不同的。的频率位于左,但不是正确的,BAs 6和7,BAs 21日,22日,37、39岁和40成为主流的阅读比听力(数据吗8和9)。这些结果支持这个提议,短期内的神经元之间的沟通参与支持语言处理瞬态功能具体集之间的耦合的神经元位于大脑皮层不同区域(17]。这意味着神经元之间的信息交换是不同的听力和阅读模式,即使这些活动进入细胞位于相同的皮质。这些发现理解话语的应力分布特征。

4.3。PCA揭示神经活动的四种模式

复杂的时间和空间激活实例观察实验时代l,R,V_l,V_R(数据6和7)。因此,信息的数量从每个电极对不同的盲降计算,主成分分析用于研究的可能模式共变。这一分析显示四个不同的模式(P₁P₄)的脑电图活动与语言处理相关解释数据协方差的80%,作为其他研究中观察到22,24,44,50]。与这些模式相关联特征值和加载值很高,表明强劲的结果。在图的PCA映射10显示电极与加载值大于0.6在不同主成分分析因素和清楚地表明,四种不同的神经回路参与解码本实验中使用的描述性文字。

P模式₁由电极F7、O1、O2、和T3在所有条件见表1,图10包括T5R。提出了P模式₁描述的信息量的共变由上述电极提供来源盲降₄,位于左颞BAs 20到22(包括韦尼克区英航22),左额BAs 44 47(包括布洛卡区),和其他结构,如角形脑回(BA 39),梭状回英航37区)(也称为视觉单词形式,supramarginal回(BA 40),都与语言处理。映射的比较P₁听力和阅读活动不同,因为电极T5不包括听力。因此,可以说,这些来源位于BAs 37、38和39更有影响力的在口头语言与书面语言的处理。另一个有趣的发现是,活动BAs 6和8明显区分阅读与听力任务。这些领域的活动可能与眼睛控制所需阅读(17]。PCA模式P₁表明,神经活动在这些位置是连贯地组织的目的考虑的分析语言的口头或书面文本内容。

这个假说是由许多研究文献中报道。例如,布伦南和市场2)表明,前颞活动句子解码开始增加大约250毫秒后句子开始。他们也观察到激活网络中其他的大脑区域,增加跨后时间延长,下额,腹侧内侧区域。此外,Kunii et al。51)证实,高放射性的额和中颞下回呈正相关,语言解码。最引人注目的发现是不同时间动态的这些不同的大脑区域,与额叶表现出持久的活动,而激活的颞叶迅速下降。Goto et al。7)还表明,瞬态功率增加θ乐队首先发生在两国枕叶皮层,然后迅速传播到左边temporal-occipital区域,左侧和中间额下回,双边内侧前额叶皮层,最后左前颞皮层,这可能反映了一个连环认知过程。

确认语言解码取决于活动在不同的皮质,Shirahama et al。52]研究与无声阅读和相关的脑电活动确定了偶极源大约100 - 250 ms在梭状回和另一个附近的大约300 - 500 ms颞回或角形脑回,左右半球,这可能是与阅读相关的语音通路(53]。增加,征收et al。54)建议阅读语言元素分析仅限于双边后的激活区域,但语言复杂刺激另外招募前左半球区域,提高逐步bilateral-to-left假说和posterior-to-anterior阅读相关领域的招聘。在同样的推理,普et al。55]假定的存在两个阅读电路在左半球(LH)后系统:背(颞顶部)电路和腹侧(occipital-temporal)电路。背电路开始主导,结合运动系统,学习与分析处理相关必要整合与语音拼写和印字的文章特征。腹侧电路构成快,此词形式系统,构成流利词识别。正如我们上面所讨论的,来源位于英航37 (MTG和ITG)可能与这个词有关的视觉形式,阅读词汇通路中的一个关键元素(53]。

P模式₂由电极CZ,盎司,P3, P4, PZ, T4和T6条件(见表1和图10),它提出了,在这里,它描述了共变的信息这些电极的来源提供的位于BAs 20到22,BAs 37 - 40, BAs 44 - 47岁,以及BAs 1到8,BAs 18日至19日在两个半球。因此,建议模式₂与神经回路负责相关的语义解码语言和视觉信息。这个建议同意近期文献对文本的理解。遵循这个思路,徐et al。56]研究了解码语言匹配的文本集这些差异表现为随机的单词列表时,无关的句子,而连贯的故事。他们发现同样的刺激呈现故事唤起extrasylvian地区强劲的反应在两个半球,包括楔前叶、内侧前额叶和背temporal-parietal-occipital皮层。右脑是日益活跃上下文复杂性增加,最大在叙事层面。此外,大脑活动是动态调制主体处理不同的叙事片段:左半球活动更加突出发病,右半球是更加突出分辨率的一个故事,这时它可能支持整个叙事的连贯的表示。

P₃由电极C4和F4 T6在所有条件(见表1和图10),它提出了这里描述的共变信息的数量这些电极的来源位于BAs 1到8的选民somatosensorial和运动皮层。通过这种方式,P模式₃会提出披露相关神经集成鼠标控制达到视觉目标代表文本语义解码。

最后,P₄由电极F3, FP1 FP2, FZ T6在所有条件(见表1和图10)。它提出了在这里描述的共变信息的数量这些电极的来源位于BAs 9到11,BAs 44到47岁,这通常被认为是负责执行功能。

支持这个假说的研究如哈尔德et al。9),探讨了振荡的性质动态脑电图的主题阅读句子包含语义违反。作者发现,小波时频分析显示θ和频带能量增加在一个区间300 - 800 ms发病关键字后,在颞电极双边判决条件,和在midfrontal领域语义违反。此外,库珀et al。57)操纵参与者解释文本的要求他们关注行动空间或时间相关特性在听相同的短篇小说。他们观察到的活动后离开IFG (pars opercularis)显示不同活动水平的三个条件。然而,人口编码分析表明类似的活动的分布状况。他们得出的结论是,尽管获得响应的pars opercularis调制,其核心组织是相对不变的实验条件。他们的研究结果表明,神经活动差异的一个重要来源,语言理解过程中出现的内部驱动,寻求信息偏好的听众,而不是文本的句法或语义属性。在同一条线上,Metusalem et al。14)承认,现实世界的事件中扮演重要角色指导在线语言理解和提出广义事件知识激活有助于描述事件的心理表征;也立即影响语言处理和可能驱动语言期望的一代。

4.4。听力和阅读

文献的信息显示,听力和阅读招聘在许多不同的皮质神经元(例如,看到那些评论17,53),这样在阅读能力不能分配给单独的皮质,如视觉世界形成区域由许多作者报道。至少两个不同的大神经回路参与阅读和命名为语音和词汇通路(例如,53])。税等。54]报道bilateral-to-left和posterior-to-anterior招聘的存在而导致的阅读相关领域的增加刺激的语言处理负载,反映了阅读过程的活动,如视觉分析、正字法的编码和语音解码。他们声称他们的研究结果清晰地建立的概念逐步spatial-functional招聘的阅读领域证明一个健壮的和语言处理的水平之间的联系,大脑活动的空间分布,其交易信息。尽管听力和阅读之间的这些差异,文学还指出,事实上,这两种语言活动报名神经元在许多公共区域(例如,17)因为句法和语义处理保持不变,独立于感官的口头信息来源。此外,我们可以观察到阅读通常回忆单词的口腔编码,反之亦然。本研究的一个有趣的发现是BAs 6和8的入学读而不是听,据我们所知不是专门在文献中报道。现在结果如下提到的协议的分布式处理阅读和欣赏。

平均的演化脑电图活动非常类似的听力和阅读任务和口头任务(图4)。大约有400种可能的脑电图来源被确定为倾听,和大约550来源被确定为阅读。大多数资源都位于相同的皮质被他们的区域号码和解剖结构(图5)。然而,他们在这些位置与频率在阅读和听力比较(不同的数字6和7)。最重要的差异观察BAs 1 - 7和BAs 18和19。

tvc分析还显示,尽管许多的来源确定每个研究频率位于相同的皮质,的位置盲降年代为每个右和左半球的语言活动是不同的(数据8和9)。例如,的频率位于左侧,但不是在右边,BAs 6和8是阅读比听力更大。同样的,更频繁的在左边,但不是在右边,BAs 21日,22日,为阅读比听力和37。源位置在英航的额上回10成为主流的左半球相比,正确的。最后,时间和空间听力和阅读的分布是不同的。虽然大多数的被确定在相同的位置,他们是在一般情况下,激活在不同时期被认为在听力和阅读活动。

与上述相比听力和阅读神经处理的独特的特点,对阅读(PCA大脑映射非常相似R)、听(l)任务。然而,P模式₁不包括电极T5听力活动。LORETA分析相关BAs 37、38和39个电极(图11)。因此,可以说,来源的影响位于BAs 37、38和39的处理更有影响力的口头语言与书面语言。

主成分分析表明,尽管神经动力学的时间和空间复杂性参与听力和阅读,招募了神经元的活动可能是理解考虑少量的高认知功能参与分析语言内容的口头或书面文本所披露的模式₁,语义解码口头和视觉信息披露模式的P₂和执行函数P所披露的模式₁参与组织和整合上述句法和语义分析。

5。结论

脑电图分析使用的套工具目前的研究使我们获得重要信息关于时间和空间的大型集之间的关系的神经元参与语言处理。电活动这些生成的根据10/20电极记录的协议。LORETA分析表明,不同(盲降)是与时代和论坛相关来源在文本阅读,听力,和解码。的信息提供的电极计算考虑了线性相关性记录不同的电极。时间和空间的激活总结的非常复杂的动力学PCA分析分为四个不同的脑电图活动模式。P模式₁与电路相关的文本语言处理;P模式₂与神经回路负责确定文本的语义价值;P模式₃与神经回路整合语言和视觉信息需要通过选择适当的照片每个文本;P和模式₄与神经回路负责任务的执行控制。在这种背景下,语言处理是最好的理解为分布式处理的结果用不同的神经元负责的具体分析和交换的信息分析。因此,认知任务的解决方案(听、读、写、说、等)的问题是合作行动的结果这大量的不同神经集,而不是根据能力的神经元位于一个独特的和特定的大脑区域。

尽管LORETA为反问题提供了一个可接受的解决方案生成记录脑电图恢复的来源,我们必须记住,这个解决方案从皮质但不限于活动记录皮层下结构。因此,必须牢记,记录活动必须使用其他技术结合脑电图如果调查旨在研究皮层下神经细胞,。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。