來自耶魯大學(xué)醫(yī)學(xué)院精神病學(xué)系的Joy Hirsch等人，最近在social cognitive and affective neuroscience上發(fā)文，他們使用近紅外超掃描方法研究人與人之間口頭交流的神經(jīng)機(jī)制。
文獻(xiàn)導(dǎo)讀：

盡管研究調(diào)節(jié)動態(tài)社會互動的神經(jīng)機(jī)制具有進(jìn)化意義，但該領(lǐng)域仍未得到深入研究。交互式大腦假說提出，交互式社交線索由腦內(nèi)的專門區(qū)域進(jìn)行處理，并為研究社交交互的潛在神經(jīng)機(jī)制提供了一般的理論框架。本研究測試了這一假說，該假說提出，在基于交談和聆聽的社交互動過程中，規(guī)范的語言區(qū)域會被正調(diào)節(jié)并在腦間進(jìn)行動態(tài)耦合。使用功能近紅外光譜（fNIRS）獲取同伴（被試）大腦中同步發(fā)生的脫氧血紅蛋白（deOxyHb）信號，這些被試在有互動和沒有互動的自然交流環(huán)境中進(jìn)行對象命名和描述任務(wù)，他們會輪流執(zhí)行描述和聆聽任務(wù)?；雍头腔訔l件的比較證實了互動過程中，威爾尼克區(qū)(Wernicke)的顳上回（STG,superior temporal gyrus）相關(guān)的神經(jīng)活動有所增加（P = 0.04）。但是，布羅卡區(qū)(Broca)的結(jié)果不支持該假設(shè)。通過小波分析STG和中央下區(qū)域(subcentral area)的信號，發(fā)現(xiàn)跨腦活動相干在交互過程中比非交互中大（P <0.01）。研究支持了交互式大腦假說，這些發(fā)現(xiàn)提出了一種動態(tài)耦合的跨腦神經(jīng)機(jī)制，專門用于共享人際信息。 

實驗   

方法任務(wù)和刺激   

口頭任務(wù)基于完善的“對象命名和描述”任務(wù)，該任務(wù)通常用于fMRI的臨床應(yīng)用，其中人類語言系統(tǒng)的映射是神經(jīng)外科計劃的目標(biāo)。在fMRI研究中，由于說話會產(chǎn)生頭動從而在掃描中會造成大量偽跡，該任務(wù)通常以隱性（無聲）語音執(zhí)行。要求患者想象產(chǎn)生與命名和描述物體有關(guān)的語音。已通過術(shù)中記錄證實了該任務(wù)激活的神經(jīng)區(qū)域是布羅卡和威爾尼克區(qū)域。     

實驗范式

互動模式中，實驗中的兩名被試在對象命名和描述任務(wù)的時間序列如圖1A所示。被試被隨機(jī)分配到“描述者”和“聆聽者”，角色每15秒切換一次。描述和聆聽任務(wù)會持續(xù)3分鐘，并重復(fù)兩次。被試之間彼此隔絕，以防止混淆與語言相關(guān)的互動的面對面互動。兩位被試觀看的新圖片出現(xiàn)表示任務(wù)開始。在控制條件下，即獨白模式中，沒有任何互動的獨白者，要獨自完成對圖片的命名和描述。也會在不同的時間中，分別扮演“描述者”和“聆聽者”。互動模式與獨白模式的任務(wù)基本相同，不同之處在于，互動模式中，每一位描述者在對新的圖片開始描述之前，都要對上一位描述者的評論做出評論。

圖1.（A）兩人對象命名和描述任務(wù)的實驗范例。（B）42個通道的平均位置（紅色圓圈）。（C-F）對deOxyHb（左列）和OxyHb（右列）信號的體素對比，C和D反映的是沒有去除全局成分的原始信號，E，F是使用高通濾波去除全局成分后的信號。紅色/黃色表示[描述>聆聽]，藍(lán)色/青色表示[聆聽>描述]，其顯著性級別由右側(cè)的色條指示。圖像包括左右組矢狀面。E（左半球）中顯示的三個圓圈代表規(guī)范語言區(qū)域：Broca區(qū)（前），Wernicke區(qū)（后）和關(guān)節(jié)運(yùn)動系統(tǒng)（中樞）。

被試

本研究共計招募62名健康成人（31組）。其中27組數(shù)據(jù)可用。單腦分析中，在排除的4組中，納入4名沒有伴侶且可用的被試數(shù)據(jù)(n = 58)。

在實驗之前，對被試進(jìn)行篩選，通過執(zhí)行兩項任務(wù)來確定參加研究的資格：右手手指敲打任務(wù)和觀看棋盤格任務(wù)。在這些實驗中，活動和休息時期以15s的間隔交替進(jìn)行，每個任務(wù)重復(fù)兩次（每次三分鐘）。如果在手指敲打任務(wù)的左手運(yùn)動區(qū)域觀察到相關(guān)的deOxyHb和OxyHb信號，在被動觀察棋盤任務(wù)中有雙側(cè)枕葉的激活（P <0.05），則該參與者符合條件，并參與兩人互動實驗。被試配對是按招募順序分配的，確保同伴在實驗之前是陌生人，或者是偶然結(jié)識的同學(xué)，以防止產(chǎn)生額外變量。     

信號采集

使用64光纖（84通道）連續(xù)波fNIRS系統(tǒng)（Shimadzu LABNIRS）收集血流動力學(xué)信號，該系統(tǒng)設(shè)置為對兩個參與者進(jìn)行腦掃描。圖1B顯示了在兩個半球上42個通道的分布。通道間距通過個體頭大小的差異進(jìn)行調(diào)整，小頭為2.75厘米，大頭為3.0厘米。這樣可以確保將無論其頭部大小如何，發(fā)射器和探測器最佳地放置在每個被試的頭皮上。由于光在組織中的傳輸?shù)难簞恿W(xué)反應(yīng)還取決于包括組織的散射性質(zhì)，光的波長，對象的年齡和顱骨厚度在內(nèi)的因素。而測量的準(zhǔn)確性隨這些效應(yīng)的變化而變化，這些差異被稱為微分路徑長度因子（DPF，differential pathlength factors）。盡管DPF最常用于額葉結(jié)構(gòu)，但DPF模型的變化也會改變體感，運(yùn)動和枕骨區(qū)域的敏感性。但是，由于本研究的頭部覆蓋范圍大，并且通道位于未經(jīng)DPF事先標(biāo)準(zhǔn)化的區(qū)域，因此未針對DPF調(diào)整這些數(shù)據(jù)。信號采集的時間分辨率為27ms。在LABNIRS系統(tǒng)中，每個發(fā)射器均發(fā)出三種波長的光（780、805和830 nm）。     

通道定位   

 使用3D定位儀對每個被試的通道進(jìn)行定位（很重要，建議fNIRS實驗室都予以配備）。使用NIRS-SPM獲得MNI的通道坐標(biāo)，并確定每個通道的相應(yīng)解剖學(xué)位置。根據(jù)共享的解剖結(jié)構(gòu)，將通道自動進(jìn)一步聚類為解剖學(xué)區(qū)域，并將此分組用于跨腦相關(guān)性分析。每個區(qū)域的平均通道數(shù)為1.68±0.70。通過獲取的通道中自動識別12個ROI，這些感興趣區(qū)域包括：角回（BA39），背外側(cè)前額葉皮層（BA9），背外側(cè)前額葉皮層（BA46），額下回三角部（BA45），上臀回（BA40），梭狀回（BA37），顳中回（BA21），顳上回（STG）（BA22），體感皮層（BA1、2和3），前運(yùn)動皮層和輔助運(yùn)動皮層（BA6），中央下區(qū)域（SCA）（BA43）和前極皮層（BA10）。     

信號處理

使用小波分析（NIRS-SPM）去除基線漂移。當(dāng)信號幅度大于平均信號的10倍時，會通過原始數(shù)據(jù)的均方根自動識別具有強(qiáng)噪聲的通道。并假設(shè)這些事件是由于光源與頭皮接觸不足所致。根據(jù)此標(biāo)準(zhǔn)，大約4％的渠道被自動排除。   

 去除全局成分

先前研究表明，全身性整體影響（例如血壓，呼吸和血流量變化）會改變相對血紅蛋白濃度。在進(jìn)行一般線性模型（GLM）分析之前，使用主成分分析空間濾波器去除全局成分。該技術(shù)通過消除由于來自全身心血管功能的整體活動引起的信號成分，從而利用分布式光電極覆蓋范圍的優(yōu)勢來區(qū)分來自局部信號源（與所研究的神經(jīng)事件相關(guān)）的信號。     

信號選擇

fNIRS采集了deOxyHb和OxyHb信號。本研究的信號選擇是根據(jù)兩種數(shù)據(jù)（deOxyHb vs OxyHb）在不同實驗條件下（獨白 vs 互動）的語言區(qū)(描述, Broca; 聆聽 ,Wernicke）中的比較來確定的。圖1中，C和D反映的是未處理的原始信號，和使用高通濾波去除全局成分的信號（E和F）。最終本研究選擇除去全局成分后的deOxyHb信號代表實際的描述和聆聽任務(wù)。       

ROIs

ROI是通過對比兩種情況下，描述和聆聽數(shù)據(jù)的對比效果以及體素和信道信號處理方法來綜合決定的。體素分析(圖2，右圖)使用了傳統(tǒng)應(yīng)用于fMRI的計算工具，并使用通道間finegrained 插值提供了最精確的活動空間位置。通道分析(圖2，左圖)提供了單個通道內(nèi)的活動平均值的離散報告。最后，調(diào)整通道以覆蓋所有被試相同的大腦區(qū)域。所有ROI均位于左半球。

圖2.由功能決定的用于描述和聆聽的ROI。獨白和互動條件相結(jié)合，以分離出與描述（紅色/黃色，描述>聆聽）和聆聽(藍(lán)色,聆聽>相關(guān)描述)的腦區(qū)。圖左為通道分析，圖右為體素分析。分析使用deOxyHb信號（n = 58）。

     體素水平的ROIs分析

將每個被試的42通道fNIRS數(shù)據(jù)集重塑為3D腦圖，以使用SPM8進(jìn)行一級GLM分析。使用線性插值將Beta值標(biāo)準(zhǔn)化為標(biāo)準(zhǔn)MNI空間。排除距大腦表面≥1.8cm的體素。計算模板由3753個2×2×2 mm的體素組成，它們“平鋪”了由42個通道覆蓋的殼區(qū)域?？绫辉嚨慕馄首兓糜谏煞植际椒磻?yīng)圖。這種方法通過在被試之間和通道之間進(jìn)行插值來提供空間分辨率優(yōu)勢。結(jié)果呈現(xiàn)在標(biāo)準(zhǔn)化的MNI模板的大腦上。參見圖2，右圖和表1。使用NIRS-SPM確定體素活性峰值的解剖位置。

表1 ROI中:所有條件下，各通道的GLM對比(deOxyHb信號)

^a坐標(biāo)基于MNI系統(tǒng)，（-x）表示左半球；  ^bBA，布洛卡腦區(qū)；  ^c包含的可能性；  ^dSTG，顳上回。
     通道水平的ROIs分析

盡管基于體素的分析通過從空間分布的信號計算出的插值活動提供了精確的空間定位估計，但是此方法提供了對數(shù)據(jù)的高度處理后的描述。本研究利用fNIRS的離散實際空間采樣，使用單獨的通道作為基本分析單元。將每個被試的通道位置轉(zhuǎn)換為MNI空間，并使用非線性插值到中間位置。在標(biāo)準(zhǔn)化空間中，跨條件的比較將基于最初獲取的離散通道單位而不是插值體素單位。參見圖2，左圖和表2。

表2 ROI中:所有條件下，體素水平的GLM對比(deOxyHb信號)

^a坐標(biāo)基于MNI系統(tǒng)，（-）表示左半球；  ^bdf，自由度；  ^cBA，布洛卡腦區(qū)；  ^dSTG，顳上回。

所有報告的結(jié)果都通過兩種分析進(jìn)行觀察，并用于確定本研究中使用的ROI。這些區(qū)域與使用無聲語音功能磁共振成像以及當(dāng)前人類語言系統(tǒng)模型確定的對象命名和描述任務(wù)的中的激活區(qū)一致。具體地說，在描述（生產(chǎn)性語言）中，活動區(qū)包括左半球opercularis部、三角部和額葉下回，以及左半球初級、運(yùn)動前和輔助運(yùn)動皮層（表1和表2，頂行）。對于聆聽（接受性語言），活動區(qū)域包括左半球、STG、額上回、初級和聯(lián)合聽覺皮層以及梭狀回(表1和表2，底部行)?？偟膩碚f，觀察到的ROI包括用于發(fā)送和接收語言相關(guān)信息的規(guī)范區(qū)域，并提供了一個經(jīng)驗的和常規(guī)的框架來驗證以下假設(shè)：在交互式交談和傾聽中使用的神經(jīng)系統(tǒng)與在非交互式(獨白)交談和傾聽中使用的神經(jīng)系統(tǒng)是不同的。   

 跨腦效應(yīng)的小波分析

使用小波分析評估跨腦同步性（相干）。小波核是由MATLAB提供的復(fù)數(shù)高斯。八度音階(octaves)為4，頻率范圍為0.4～0.025 Hz。每個Octaves的聲音數(shù)也是4，因此使用了16個音階（小波分析的參數(shù)），其波長差為2.5s。分析是通過使用相同類型的連接片段（談話和傾聽）進(jìn)行的，并在整個數(shù)據(jù)時間序列中取相干值的平均值。這種方法提供了一種非對稱耦合動力學(xué)的測量方法，其中聽者的神經(jīng)信號與說話者的神經(jīng)信號同步，表示兩個大腦之間可預(yù)測的轉(zhuǎn)換。從預(yù)先定義的解剖區(qū)域獲得的信號被分解成不同的時間頻率，這些時間頻率在去除任務(wù)回歸變量后與每個二人組在兩個大腦之間相關(guān)聯(lián)，這是心理生理相互作用分析的常規(guī)方法。理論上，根據(jù)此技術(shù)對剩余信號進(jìn)行分析，可以消除在指定的時間段內(nèi)同時執(zhí)行的不同任務(wù)（如說話和收聽）引起的相關(guān)和反相關(guān)影響。在這里，剩余信號用于排除主要任務(wù)引起的效果以外的其他影響。
結(jié)果     

獨白與互動條件下ROI的比較

根據(jù)功能定義的區(qū)域（圖3），接收語言（聆聽）的Wernicke腦區(qū)下ROI包括通道號30、36、37和42，而生產(chǎn)性（描述）語言的Broca腦區(qū)下ROI包括通道號34，  40和24。組平均信號強(qiáng)度顯示在y軸上。獨白和交互兩種狀態(tài)的統(tǒng)計比較(圖3)分別顯示了這兩種ROI:Broca區(qū)域，左側(cè)，紅色條形圖；和Wernicke的區(qū)域，右側(cè)，藍(lán)色條形圖。水平虛線表示兩種情況下的平均信號強(qiáng)度相等：獨白和交互，交互信號強(qiáng)度大于獨白信號強(qiáng)度為正的y值。Wernicke腦區(qū)的ROI的互動活動的平均信號顯著強(qiáng)于獨白活動的平均信號（P <0.04，t = 2.07，d = 57）（右圖），但是Broca腦區(qū)ROI的獨白和互動條件沒有顯著差異（左圖）。

圖3. Broca區(qū)和Wernicke區(qū)ROI信號幅值的統(tǒng)計比較（deOxyHb信號，n = 58）

除了上面的平均信號強(qiáng)度比較之外，我們還針對通道分析和體素分析對每個ROI的聚類分析進(jìn)行了比較。圖4A和B分別顯示了交互式和非交互式（獨白）條件的解剖學(xué)“熱圖”。在與[聆聽>描述]（藍(lán)色）條件相關(guān)的團(tuán)塊激活的情況下，聚類大小從獨白條件下的一個通道增加到交互條件下的五個相鄰?fù)ǖ?。這些結(jié)果與體素分析中體素數(shù)目的比較相似。表3（逐通道，獨白）和4（逐體素，獨白）和5（逐通道，獨白，交互）和表6（逐體素，獨白，交互）提供了體素/通道位置，解剖學(xué)標(biāo)記，這些發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計指標(biāo)和報告進(jìn)一步證明了Wernicke區(qū)在互動條件的激活最高。

圖4.對比結(jié)果。圓圈中的數(shù)字表示通道。紅色和藍(lán)色分別表示[描述>聆聽]和[聆聽>描述]。(deOxyHb信號，n = 58）。

表3 獨白條件下，通道水平GLM對比(deOxyHb信號)

表4 獨白條件下，體素水平GLM對比(deOxyHb信號)

表6 互動條件下，體素水平GLM對比(deOxyHb信號)

在互動條件下，Wernicke腦區(qū)的顳上回（STG）和中下部地區(qū)（SCA）跨腦相干顯著增強(qiáng)。STG的左右半球（大腦1）與SCA的左右半球（大腦2）耦合，反之亦然。將血流動力學(xué)信號分解成小波分量（圖5，x軸）的時間振蕩與參與描述和聆聽聯(lián)合任務(wù)（y軸）時獲得的伙伴信號之間的相關(guān)性進(jìn)行對比。在真實的伙伴中，8~14s之間的小波分析顯示，交互（紅色）條件下的跨腦相干比獨白（藍(lán)色）條件大，如5A圖左所示（P <0.01）。但是，非真實伙伴（即隨機(jī)與其他被試配對）中，沒有統(tǒng)計上的區(qū)別。相干對（cohenrence pairs）的神經(jīng)解剖如圖5C所示。

總結(jié)

本研究使用近紅外的方法研究人與人之間口頭交流的神經(jīng)機(jī)制，證實了互動過程中，Wernicke區(qū)STG的相關(guān)的神經(jīng)活動有所增加。通過小波分析對來自STG和中央下區(qū)域的信號進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)跨腦活動相干在交互過程中要比非交互性大，支持了交互式大腦假說。
原文：A cross-brain neural mechanism for human-to-human verbal communication

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