指导有效的连通性研究神经调节干预比喻性语言理解使用光学神经影像

文摘

目前的研究旨在建立大脑网络检查和神经可塑性的研究之间的联系来衡量光学神经影像。16名健康受试者招募了澳门大学的测试格兰杰预测估计(GPE)方法研究脑网络连接在比喻性语言的理解力。方法旨在跨语言的大脑网络映射显著的因果关系,捕捉到功能性近红外光谱测量(fNIRS): (i)对感兴趣的区域(roi)的定义基于重要渠道从空间中提取激活地图;(2)检查时间分辨率显著因果关系,探索实验任务协议;和(iii)更强的早期识别因果关系指导神经调节干预,针对受损连接通路。我们的结果提出自上而下的机制负责perceptive-attention参与左前在右脑额叶皮层和自底向上的机制在比喻性语言的语义集成。此外,两半球间的定向流显示右半球参与解码陌生的文字句子和细粒度集成指导下减少歧义的左半球在毫无意义的文字里。最后,自底向上的机制似乎激活logographic-semantic处理在字面意义和记忆存储中心毫无意义的理解。综上所述,我们的主要结果表明,格兰杰预测估计(GPE)整合策略提出了一个有效的评估和干预之间的联系,可以加强语言障碍治疗的效率和减少神经调节的副作用。

1。介绍

神经成像模式已经发生变化,出现了一种新的分析促进大脑机制的理解。第一个功能性神经成像趋势依赖大脑功能识别基于不同大脑区域之间大脑活动(1),而第二个趋势已经出现在不同脑区之间的功能连接措施在一个大脑。最后,第三个也是最最近的趋势表明脑连接。详细,功能连通性的研究依赖于相关分析(2),而有效的连接根据因果算法进行研究。因果分析增加了更多的连通性研究精度,它允许我们预测一个大脑区域的利益可能如何影响另一个。从这个意义上说,当前的研究提出了格兰杰预测估计(GPE)方法,以解决潜在的因果分析及其应用神经影像学和神经调节干预。更特别,GPE是计量经济学的方法已经应用于神经成像领域,专门来连接数据。这项技术依赖于预测的有效性当前值在一个特定的大脑区域的信号从过去的价值观在其他相关的大脑区域。除此之外,另一个缺口指出科学社会依赖于有限的决议被近红外光。传统上,fNIRS的频域测量通常不好解决的因果分析,而且,到目前为止,还没有研究已经报道调查动态大脑网络应用于时间序列解析检查功能近红外光谱。重要的是,前面的多变量自回归模型似乎解决时频分辨率;然而,限制时需要仔细修改后的振荡方法不提供任何信息在神经系统中,忽略系统的关键部件的动力学3]。

因此,功能和有效的指导下功能连接研究近红外光谱(NIRS)最近被描述为一种很有前途的技术(2,4映射语言网络和提供一个更可靠的检验指导神经可塑性的研究。传统上,神经调节协议指导下功能连通性指数(如幅值不对称、连贯性和相位滞后),很少通过有效连接。因此,当前的研究旨在填补这一空白,依靠其潜力强与弱的地区利益和优先级的映射更强的临床干预协议中感兴趣的区域。进一步阐述了,神经调节协议应该解决首先感兴趣的重要的大脑网络,引起更强的影响超过另一个大脑网络的兴趣。大脑网络产生有限的影响在语言理解的任务可能调制在第二阶段。受伤的病人和病人目前的语言能力受损,如自闭症谱系障碍(ASD)的人,可以高度受益于这些因果映射神经调节干预期间,很少进行临床人群。

进行了大量的研究揭示了大脑神经资源和网络负责语言理解,特别是在文字和语言特色在健康(5)和临床人口(6]。隐喻理解的基础,是人类特有的能力来解决歧义短语,如“家庭是一个港湾,”概念映射(7,8)之间需要目标“家庭”及其来源,“港口。“隐喻理解的相关调查方法有广泛的应用,达到学习诊断的赤字(9),解开障碍由于精神病10),创造力的研究(11]。

传统与平行假说有助于我们理解他们的角色在足够的选择或镇压在处理非字面意义的语言。传统的假说声称,字面意思是处理第一促进隐喻处理(8,12),而最近提出平行假说州并发处理的意义(13]。基于先前的证据,左侧额下回的角色(BA45/47)是理解为相关的选择适当的含义或抑制的nonrelevant意义(14),而中间暂时回(MTG)和颞回(STG)代表一个高度连接网络扩展从额叶,顶叶结构负责形象语言的处理和复杂的内涵15]。此外,左边的综合作用下顶叶皮层(IPC)和左角回脑脊髓(AG)似乎是必不可少的调整个人表示成一个连贯的意义和上下文(16,17]。一般来说,一致在额叶的激活模式,时间和顶叶网络扮演着一个关键角色,形象的描述和文字语言理解(5]。然而,这些网络互动和相互影响程度尚不清楚。

总之,格兰杰预测估计(GPE)方法提出了fNIRS识别大脑网络数据,解释一个特定的神经机制可能在另一个(施加影响18,19),说明因果映射可能解决神经调节的关键协议在一个健康或临床人口。

2。材料和方法

2.1。参与者

16个汉语参与当前的研究(8 8男性和女性;平均年龄:24.5岁)。没有参与者报告精神或神经系统疾病的历史。所有的参与者都是右撇子,有一个正常的或corrected-to-normal愿景。他们给了知情同意根据澳门大学的研究伦理的协议。表中提供的样本特征1。

2.2。材料

句子的刺激材料包括三类:(1)文字,(2)隐喻性,(3)毫无意义的句子。每个类别包含40的句子,句子的三类匹配根据语法、时态和语法结构。有人指出三种句子之间唯一的区别是最后的话(即。关键字)改变。例如,一个隐喻的句子可以被描述为“家庭是港湾”(家庭是一个港口),和一个文本类别的表达式将“家庭是责任”(家庭是一种责任),而描述一个毫无意义的句子是“家庭是床垫”(家庭是一个床垫)。此外,句子类别也匹配的单词的数量。此外,中国单词的三个类别的句子匹配考虑汉字的频率和汉字中风 。只有简单的句子是采用当前范式中保持一致的三个条件。控制其他句子的词汇特征和确认新奇和形象性,在线评分进行试点调查的另一组参与者被要求给所有120六点李克特量表在熟悉的句子,想象、形象性、新奇、内容和意义。熟悉的无意义的句子较低( , ),内容( , ),和意义( , ),而隐喻和文字句子是相同的三个实例。此外,它发现形象性的隐喻的句子也更高( , ),新奇的事物( , ),和图像( , )比文字和意义的。

2.3。随着时间的推移格兰杰预测估计(系列)

当前计算方向依赖于双变量自回归理解因果关系(18]。换句话说,这个函数显示当前值在时间进程取决于它的过去值。为了更好的预测,我们应该了解不同的参数。

首先,方程代表的数量取决于订单时间课程提出了预测,而系数代表向量定义为时间课程的数量解释参数。其次,是以前的值的一个函数(单变量自回归),是以前的值的一个函数(双变量自回归过程)。每个方程将两个系数向量:和 ; 和 。这些值可以是不同的,它反映的影响在可能的影响不同在 。最后,错误条件(和 )显示每个时间点的方差范围错误。换句话说,它代表了我们无法预测功能的一部分,但对一个现实的预测是至关重要的。

2.4。动态的大脑网络

前面的策略计算格兰杰预测了一个长时间。然而,下一个计算步骤提出了一个“连续时间段”的方法(18),使理解随时间动态变化的连接段的影响任务的事件。此外,作者建议长段提供更稳定的角度来看,受噪声影响较小。相比之下,时间越短段建议时间精度更高,从而有更高的敏感性通过识别瞬态效应。这种动态计算方向选择一致说明所有的定向关系比喻条件,显示重要的招聘的氧合血红蛋白和大脑活动比其他条件。

2.5。行为的任务和fNIRS录音

参与者被要求阅读由一个词的句子,在序列,来决定是否有意义的句子。屏幕是80厘米的参与者。任务包含三个条件:比喻,文字,毫无意义的句子。每个条件包括40试验,固定交叉显示在监控了500 ms,紧随其后的是一个句子在2200 ms。给出了每个单词在400毫秒,500毫秒拍摄试验之间的时间间隔。介绍了一个空白的空间为750 ms在问号。参与者需要提供他们的意义在不同的情况下判断按下不同的按钮。连续波(CW) fNIRS设置(CW6 fNIRS系统;TechEn Inc .,米尔福德,MA)被用来进行当前的实验。该系统包括8激光源和16光学探测器。 The variances of both oxygenated (HbO) and deoxygenated haemoglobin (HbR) concentrations in the brain were detected by two lights (wavelengths: 690 nm and 830 nm) emitted from every source fibre. Based on a configuration of source-detector, 24 channels were generated to cover both Broca’s and Wernicke’s areas across the two hemispheres (Figure1)。三维磁场空间数字化仪,爱国者数字化仪(Polhemus Inc .),是用来测量每个optode的3 d空间信息为每个主题。概率的注册方法从NIRS-SPM软件被用来估计每个通道的相应位置在蒙特利尔神经学研究所(MNI)空间19]。fNIRS的数据处理进行了使用Homer2_UI (v1.5.2) [20.]。光密度的测量是首先转换为HbO和哈佛商业评论的浓度变化在不同的时间点。然后,原始的血红蛋白低通滤波器处理连续数据的0.2赫兹,随后0.015赫兹的高通滤波器。自动运动工件检测算法从Homer2 fNIRS处理方案是用于运动校正(20.]。每个源和探测器之间的距离是3厘米,和fNIRS的采样率是50赫兹。在这项研究中,只有HbO数据由于其高灵敏度进行了分析。run-averaged HbO的高峰值数据提取每个通道的每个参与者进行进一步分析。

2.6。统计分析

在最近的研究中,首先进行方差分析重复措施受试设计,紧随其后的是事后成对比较测试下Bonferroni调整调查大脑网络感兴趣的区域(ROI)。其次,感兴趣的连接相互作用四个区域(roi)进行了探讨使用格兰杰预测估计在第一阶段:(a)在一个序列的时间序列试验(第一块)和第二阶段:(b)在特定的任务时间内(如发病,刺激持续时间,和语义判断),通过三个实验条件:比喻,文字,毫无意义。一个 - - - - - -次系列之间的测试是在进行条件感兴趣的每个区域(ROI)的主要统计软件使用IBM SPSS统计(2009年),后被格兰杰在MATLAB R2012a预测估计计算。

3所示。结果

3.1。行为的结果

我们确定了主要影响句子的类型, , 。多重比较表明,隐喻句子表现出较低的准确率(M 0.577;SD 0.208)比文字(M 0.803;SD 0.143)和意义(M 0.879;SD(见表0.108)句子2)。

3.2。感兴趣区域(roi)

感兴趣的区域定义基于氧合血红蛋白和大脑活动的研究。我们生成的大平均浓度变化在HbO频道的三个条件。最重要的是,绘制出大脑活动在不同条件的处理,HbO也从大脑皮层获得图像模板使用BrainNet查看器工具(21]。图2显示大的时间课程平均HbO信号通道,和图3介绍了大脑活动的研究。表3说明了解剖标签的所有渠道(地区和各自的MNI坐标)。

一个 重复测量方差分析,这两个变量被试变量。我们发现句型的主要作用是确定在四频道与比喻条件(六频道: , , ;频道11: , , ;通道12: , , ;和通道22: , , )。此外,事后成对比较和Bonferroni调整进行了测试,结果显示隐喻句子血液动力学的响应表现出显著高于六频道的文字句子( )和毫无意义的通道12 ( ),而没有其他比较达到意义。

3.3。随着时间的推移GPE系列隐喻理解

格兰杰预测估计定向关系从HbO测量中四个重要的roi(左布/ Ch06,左韦尼克/ Ch14,正确的布洛卡/ Ch12,和正确的韦尼克/ Ch22)比喻条件在实验任务(图4)。左布洛卡和右韦尼克提出更高的因果关系强度相比其他roi ( )。提供的时间序列的因果关系 - - - - - -轴,GPE在左列 - - - - - -轴。一个重要的因果效应( )较高的因果关系强度更大的箭头所示,而狭窄的箭头了因果关系强度低。不重要的因果关系( )由狭隘的箭头表示,而感兴趣的大脑区域(roi)说明了圆的象征。的值表明了每个ROI引起的激活水平。

3.4。随着时间的推移GPE系列字面理解

格兰杰预测估计生成定向关系从HBO2测量中四个重要的roi(左布/ Ch06;离开韦尼克/ Ch14;右布洛卡/ Ch12;和正确的韦尼克/ Ch22)在文字条件实验任务(图5)。右布洛卡和韦尼克现在更高的因果关系强度相比其他roi ( )。提供的时间序列的因果关系 - - - - - -轴,GPE呈现在左列的 - - - - - -轴。至于重要的因果效应, ,更高的因果强度更大的箭头所示,而狭窄的箭头了因果关系强度低。最窄的箭头代表不重要的因果关系( ),和圆象征说明了兴趣的大脑区域(roi)。的介绍了价值来表示每个ROI激活水平引起的。

3.5。随着时间的推移GPE系列毫无意义的理解

格兰杰预测估计产生定向关系从HBO2测量中四个重要的roi(左布/ Ch06,左韦尼克/ Ch14,正确的布洛卡/ Ch12,和正确的韦尼克/ Ch22)在毫无意义的条件实验任务(图6)。右布洛卡和左韦尼克现在更高的因果关系强度比其他roi ( )。提供的时间序列的因果关系 - - - - - -轴,GPE呈现在左列的 - - - - - -轴。一个重要的因果效应( )较高的因果关系强度更大的箭头所示,而狭窄的指标提出了因果关系强度低。一个不重要的因果关系( )由狭隘的箭头表示,而圆象征说明了兴趣的大脑区域(roi)。的值表明了每个ROI引起的激活水平。

4所示。讨论和结论

当前格兰杰预测估计(GPE)方法研究了因果映射参与中国形象语言理解记录下血液动力学的反应解释有意义/无意义的二分法。我们的分析显示四个明显的血液动力学的改变位于额叶和颞顶部皮层,说明两国处理比喻性语言的本质。他们也显示较强的因果关系从左到右前侧的额叶皮层能够调整语义加工成可信上下文和自底向上的机制在右半球比喻性语言的语义集成。此外,两半球间的定向流前额叶皮层和自底向上的机制从后颞额叶皮层前建议,分别解码的右脑能力的一个关键调制小说文字句子和映射logographic-semantic结构。最后,两半球间的因果关系发现前额叶皮层和颞皮层表明细粒度集成激活歧义和无意义词汇。此外,自底向上的机制揭示了关键电路负责语义信息的存储和检索意义的理解。

依赖的主要发现,目前的研究目的是提出一个有效的连接映射作为相关工具指导神经可塑性研究语言理解使用格兰杰预测估计随着时间的推移系列光学神经影像捕捉到。直到现在,没有有效的连通性研究进行了因果关系映射在汉语语言理解的任务,以及解决局限性的研究发现在之前的有效连接。更具体地说,该决议被近红外光尚未明确支持的频域,这使得它很难进行精确的分析任务相关的事件。

计算策略支持我们的因果关系假设,提供详细信息大脑网络组织在时间序列的分辨率,在语言理解的任务。感兴趣的大脑网络首次发现基于激活血液动力学的脑成像研究发现:布洛卡区(左IFG /六频道),其同族体(IFG /通道12)和右MTG(22)频道( ),和无意义的激活广泛支持先前的研究[20.)左韦尼克(Ch 14)在语言理解的任务22]。其次,因果关系进行了时间序列在不同的条件下探索与实验任务的协议。因果关系的方向和强度在时域进行调查,检查起始时间,刺激表示,判断各个时期的重要渠道发现感兴趣的每个区域(ROI)。显著的因果方向发现了在2200 - 2700毫秒,其中包括现场时期(500毫秒),刺激时期(2200年代),和空白屏幕/问号(750毫秒),确定因果关系的假说( )和揭示与刺激好协议处理在理解任务指导神经调节干预( )。最后,大脑网络检查通过动态时间序列;然而,因果关系不能证实自无意义的因果关系并没有检测到。

详细,我们的主要的研究结果表明,增加双边激活右脑引导网络招聘较高的组织和解释了在隐喻理解网络相互影响。一致,定向流从右边MTG IFG从左边和右边IFG IFG右边代表相关机制引入了先前的研究工作(4,13)符合我们的脑成像研究从HbO测量。更强的因果关系中可能反映了更高的认知成本新奇隐喻的语义判断。这些试验,较强的因果关系需要协调中心记忆提取的语义判断过程中对MTG。此外,根据概念映射理论,感觉运动皮层的激活中起着至关重要的作用在中国隐喻加工所需的概念化21),为定向流进行了从右MTG对糖尿病前期,主要在源和目标域处理。

此外,正确的前颞网络(ATN)也强调了区分不熟悉的比喻和上下文语义集成的贡献5]。关于区别的技能,这是发现途径从左布洛卡区(LIFG)其同族体右(IFG)是至关重要的区分形象和文字处理,在语义集成。发病期间离开布罗卡保持一致的影响和刺激初审报告;然而,对IFG似乎相关指导新奇和熟悉处理在隐喻理解(时间序列6000 - 7000 ms)。更强的因果关系时所产生的对IFG似乎出现为主题,突出分类不准确的指导新奇/熟悉的区别。最后,无意义的途径在左半球从左布(左IFG)向左韦尼克(左MTG)强调了高阶认知功能相关中心演讲和语言处理(17),如工作记忆。布洛卡区坐标frontoparietal-temporal网络参与语义集成(20.],这是符合一个高度连接流进行从左IFG左MTG。此外,左边IFG一直强调作为记忆检索中心调整语义加工成句子上下文(5,16]。除了高度感兴趣的两个区域之间的连接枢纽,因果关系不扮演重要角色在解释小说中隐喻理解中文普通话,观察到右半球。

右脑在文字处理的招聘似乎不是独家的隐喻理解,如图3。至于字面理解,定向流也观察到从右边MTG对糖尿病前期,建议自底向上方向关系由于空间处理的影响22,23)和语标的结构(21在语义集成)。因此,似乎定向流动起着至关重要的作用,当形状识别的汉字被激活24,25]。此外,大脑区域之间的因果关系突显出隐含在Wernicke-Geschwind机制模式26]。神经通路报告来自枕叶视觉定向流到右MTG(“正确的韦尼克”)通过弓状纤维束到右IFG区域(“正确的布洛卡”),这似乎是负责语言句子判断所需的机动能力。此外,我们发现因果流从右到左布可能会激活由于遥远的语义关系和nonfamiliar文字句子(27,28]。右半球参与支持梯度显著Giora[提出的假说28)强调,非突意义(29日,30.)首先由右半球处理和指导处理减少歧义在字面意义(31日]。在这两个方向的关系,右半球的贡献是发现在语义判断峰值(第一次试验间隔2200毫秒),这反映了坚实的协议与实验任务。前两半球间的定向流在额叶皮层和自底向上的机制从后颞前额叶皮层显示大脑右半球的一个关键调制能够解码陌生的文字句子和映射logographic-semantic结构能够存储和检索的语义信息。

至于无意义的条件,结果提出一个两半球间的因果关系从左韦尼克(LW)其同族体,由于细粒度语义集成传统上由左半球引导。更精确地说,因果流发生在语义成本较高,如语义判断刺激持续时间和峰值期间(2000 - 4000 ms第一试验)。此外,一个重要的因果关系从左MTG(韦尼克区)到左IFG(布洛卡区)被发现,提出订婚的语义存储中心由左MTG对糖尿病前期检索中心在无意义的句子。符合之前的功能磁共振成像研究[27),左国际金融公司和左MTG也激活解释语义加工在中国语言。除了perceptive-attention早些时候的角色技能促进语义集成(20.),IFG似乎负责检索的语义信息存储MTG。最后,重要的因果关系也呈现出从右IFG定向流到左IFG(布洛卡区),确认时大脑右半球的关键作用复杂语义结构(32)、无意义词汇或句子理解处理(图的困难4)。

在所有条件下,可以观察神经通路的影响中国语标的系统。根据纯真传说et al。16),进行定向流从右MTG IFG也反映了关键作用的协调中心位于正确的MTG,与早期的运动功能和记忆相关的检索招募的语义处理。基于证据的发现,计算策略首先证实了中国形象语言依赖于早期perceptive-attention参与自上而下的机制和自底向上的机制两个半球的语义集成提出了一项研究[29日]。此外,当激活两半球间的连接,右半球的招聘工作促进形象理解、遥远的字面含义,并减少歧义在无意义的句子。最后,发现一个好的任务协议由格兰杰预测估计捕捉因果关系在大脑网络的力量。因果图清楚地告知哪些大脑区域和神经调节各自的因果方向可能优先干预,提高协议的效率和减少大脑训练期间所涉及的认知成本,疲劳和嗜睡等副作用。

结合神经成像的主要优势和格兰杰预测估计依赖于研究更深入的认知机制。然而,人口的规模可能被扩展,方法也应该应用于临床与语言障碍人群,提高诊断和治疗monitorization的质量。此外,通过合成多通道成像方法(如ERP和fNIRS),两个测量帮助提供好的时间分辨率的措施(即神经活动。,当)结合区域血液动力学的响应(即皮质激活推断。,)30.),既可以补充在揭示中国普通话语言理解的神经机制。最后,没有意义的答案应该添加平衡是/否二分法,解决了在未来的研究工作。

总之,当前的方法提出了一种大脑网络检查在时间分辨率进行了光学神经影像。GPE提供了一个可靠的计算工具来研究人类认知的复杂性,目标定向对神经调节通路干预语言理解和提高语言障碍的临床协议的效率。

数据可用性

fNIRS的数据,支持本研究的发现可以从相应的作者,在请求。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

确认

本研究支持的商路Kong-Macao脑科学和Brain-Inspired情报中心大湾地区基金(NO.2019011) FDCT 025/2015 / A1澳门政府的资助,研究资助myrg2014 - 00093 fhs和MYRG 2015 - 00036 fhs大学健康科学学院的澳门,和休假格兰特SFRH BSAB / 150316/2019从FCT,葡萄牙。

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