HBM:閱讀中語音產生期間的腦功能近紅外光譜研究

HBM:閱讀中語音產生期間的腦功能近紅外光譜研究

來自美國猶他州立大學心理學部的Nick Wan等人在Human Brain Mapping期刊上發文，探究了言語過程中的皮層血流動力學和Granger因果連接。研究結果表明：氧合/脫氧AUC分析都有顯著的區域主效應；運動區域之間的網路連接在口頭閱讀時更強，語言區域之間的網路連接在靜默閱讀時更強。此外，作者對言語相關的fNIRS研究提出了一些建議：（1）預處理時使用小波濾波；（2）將非語音交流或語言控制任務納入到研究設計中；（3）使用連通性分析以充分評估功能性語音任務在外側裂周區對血流動力學反應的影響。

引言

fMRI和fNIRS都是用來研究言語和語言（speech and language）過程的無侵入式腦成像手段，但是和fMRI相比，fNIRS更加環境友好，被試甚至可以坐下來進行面對面的實時互動。此外，一些研究人員認為fNIRS的另一個重要優勢是，與功能磁共振成像相比，其皮質血流動力學的測量不易受運動偽跡的影響，這使其成為一個評估功能言語和語言任務中的皮質激活模式的有效技術。此研究的目的是探究在閱讀過程中和發音以及出聲有關的言語過程中外側裂區皮層血液動力學和功能連接強度。

許多因素均可將偽跡引入fNIRS血液動力學響應函數（HRF）。以往研究已表明頭髮厚度，皮膚膚色，組織密度和過度的頭部運動都會干擾fNIRS信號的質量。 就fNIRS中的運動偽跡而言，頭部運動可引起光學感測器裝置（稱為光極）的振動，或者導致傳輸或接收激光信號的某些光極與頭皮之間失去偶聯。運動偽跡的測量可能在特定fNIRS通道中以高幅度，高頻率（Hz）尖峰或者看起來更類似於血液動力學響應函數的較低振幅，較低頻率振蕩出現。

與一般的運動偽跡不同，和語音相關的運動偽跡可能會也可能不會導致通道特定的變化。 例如，言語相關的下顎運動可以產生顳肌的收縮，導致跨越多個皮質區域的血流變化。另外，言語過程中呼吸模式的改變可以改變二氧化碳壓力，導致腦血流量的變化，這可能影響fNIRS測量的整體變異性。比較單獨行走與邊說話邊行走時所採集的fNIRS信號之間的差異，結果表明至少在眶額葉皮層fNIRS對於與行走有關的皮層激活敏感。

有關於對頭部和語言相關運動對fNIRS信號的影響的研究。已有研究者使用濾波方法來減少與頭部上下運動有關的運動偽像。這項研究僅限於對於一種類型的頭部運動的區域（眼眶額葉皮層）激活。已有研究同時使用fNIRS和肌電圖（EMG）測量了被試在完成功能性言語和語言任務時和下顎運動相關的顳葉皮層活動和顳肌肉活動。在他們的研究中，在口頭或書面口頭流利的任務block（在一個特定的類別下儘可能多的命名）之前是15秒的休息block。與寫作任務相比，言語任務中的顳肌活動更大，但言語和寫作在皮質下額葉和上顳區域產生相似的fNIRS活性。另外，在說話時EMG和fNIRS之間的測量相關性並不顯著。這些結果表明，fNIRS主要測量大腦活動，這些測量不受言語相關的導致顳肌收縮的下頜運動的影響。

Balardin等人 （2017）評估了在朗讀任務中的三種和交流相關的運動（點頭，搖頭和揚起眉毛）時HbO和HbR濃度值的變化（評估下顎運動）。這些研究人員將49通道的光極放置在14個右利手成年男性左半球上。揚起眉毛似乎是影響HbO-HbR關係、HbO和HbR濃度值變化的唯一條件。大聲朗讀似乎導致了主要在較低的額葉和顳葉區域信號的一定程度的變化，但後一個發現可能反映了只有朗讀任務所需的語言過程。當使用下巴或胸帶固定光極帽時，結果沒有差異。靜默閱讀的控制條件使得成果更好解釋，因為它會將發生在運動狀態（朗讀）和非運動狀態（無聲朗讀）中的語言過程聯繫起來。

一些研究者認為，fNIRS可能是一種用於評估交流過程中的神經活動的有用技術，因為它可以最小程度地受到來自言語相關運動的偽跡影響。然而，與語言有關的運動對fNIRS測量和語言閱讀有關的腦區氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白的濃度影響程度大小的問題尚未得到徹底解決。已有的濾波技術，如樣條插值，小波最小描述長度（MDL）去漂移，主成分分析，卡爾曼濾波或基於相關性的信號改進（Brigadoi等，2014），可以減少與發音並發聲有關的運動偽跡。顯然，使用這些濾波技術作為言語任務數據分析的常規部分已經不為罕見，但是一些涉及言語產生任務的fNIRS研究尚未採用這些技術。對於言語運動和fNIRS測量可能存在的更大問題在於，外側裂周區網路在言語和語言任務中非常活躍，但是沒有研究探究言語運動對外側裂周區網路內連接性質的影響。

研究人員已經使用各種成像方法來研究言語和語言任務中的大腦活動。由於成像技術在空間上的差異，因此使用不同的空間標準化方法可能難以確定言語和語言過程的確切位置。然而，很顯然，外側裂周區皮層中有許多腦區在閱讀和發音的研究中經常活躍。主要包括運動皮層（M1），輔助運動區（SMA），左下額葉皮層（IFC），左上顳葉（STC)，以及左下頂葉（IPL）在朗讀期間都表現出活躍性。除了M1之外，在靜默閱讀期間，記錄這些區域的活動。另外，對於SMA在靜默閱讀期間的激活說法不一。

IFC，STC和IPL屬於語言腦區，它們在靜默閱讀和口頭閱讀條件下均出現激活的是合乎邏輯的，因為這兩項任務都涉對於心理辭彙的語音學訪問。假設運動區域（SMA，M1）在言語產生任務中比靜默閱讀任務條件下更活躍是合乎邏輯的，這是因為下顎運動，舌頭運動和與發聲相關的運動需要運動腦區激活而在靜默閱讀任務期間則不需要。最後，考慮到發音和發聲之間的關係影響聲軌運動學，研究者口頭閱讀期間運動區的神經激活程度更大的預期是合理的，因為其涉及沿著整個聲道的震動。而和靜默閱讀、不發聲閱讀只涉及發音運動。

在口頭閱讀，發音不出聲閱讀以及靜默閱讀過程中測量皮層特定位置的血流動力學響應函數的結果相似性或差異，並不一定涉及在這些任務中與言語和運動相關的區域之間的網路激活模式。高級分析，如功能連接，有可能提供在閱讀過程中和運動，語言以及運動到語言的有關網路性質的更多信息。研究大腦區域之間功能連通性的一種方法是格蘭傑因果關係分析（Granger Causality analysis），它將信息流（也稱為「轉移熵」）從一個ROI評估到另一個。在格蘭傑因果關係中，來自每個ROI的信號被用於統計模型，以預測其他ROI的後續信號，揭示「信息流」或區域之間的連通性。使用功能連接分析有可能使我們理解言語和語言的基本過程與網路而不是特定區域相關聯的方式，並進一步識別不同的加工通路。

本研究的目的是進一步探討在口頭和非口語任務，包括口語閱讀（嘴唇和下巴運動加發聲），發音但不出聲閱讀（嘴唇和下巴運動但無聲）或靜默閱讀（即無發音運動也不出聲）來確定言語運動對fNIRS測量的影響程度。

研究問題一：三種閱讀條件下和閱讀相關的腦區fNIRS信號是否有顯著差異？

研究問題二：在三個閱讀任務中，五個ROI（IFC，STC，IPL，M1和SMA）中HRF的功能連通性是否不同？

相應地，針對實驗一，研究者假設：如果說fNIRS信號極少地受到言語運動的影響，那麼語言區（IFC,STC和IPL）在三種實驗條件下沒有差異。而運動區M1和SMA在完全使用聲道的實驗條件下（本實驗中的口頭閱讀條件）更活躍，而在其他兩種不需要發聲的實驗條件下不活躍。針對假設二，如果說fNIRS極少受到言語運動的影響，那麼運動區SMA和M1之間的功能連接會因為實驗條件的變化而變化，而在非運動區不存在功能連接。

方法

被試 十七名英語為母語的右利手成年人（5名女性; 20 - 27歲）參加了這項研究。兩名被試由於之前的腦損傷被排除在外。 該研究得到了猶他州立大學機構審查委員會的批准。 所有參與者都簽署了同意書，並給予20美元作為報酬。 根據「愛丁堡手冊」確定每個參與者都是右利手。

實驗任務

參與者完成三種不同類型的閱讀任務：靜默閱讀（沒有任何嘴巴動作地閱讀屏幕上的段落），發音但不出聲閱讀（在閱讀過程中模仿發音動作而不發聲）和口頭閱讀。所閱讀的內容均選自第十二版課堂閱讀量表中的紀實段落，以引起中性情緒，長度在148到206字之間。所有的閱讀材料都是在六年級的閱讀水平上進行測量，並根據Harris-Jacobson Wide Range Readability Formula (Harris & Sipay,1985)對內容複雜度進行控制。 被試坐在距離屏幕（18×11英寸）20英寸的位置上，文字使用New Courier大小18號字體顯示。

每個被試完成了三個閱讀block，每個block包含三個一分鐘的閱讀段落（口頭閱讀，靜默閱讀和發音但不出聲閱讀）。在這些block中，每個閱讀任務由包含注視點的12s刺激間隔（ISI）所劃分。 在每個block之前和最後一個閱讀block之後均有60秒的休息時間。在休息期間，要求被試主試屏幕中正中央的十字，並且放鬆自己。使用三種不同的文章段落呈現順序來解釋可能存在的順序效應。

實驗程序

在每一種任務開始之前都對被試進行訓練。在訓練過程中，實驗主試要監督被試的對閱讀規則的遵守情況。在正式實驗中沒有練習階段。當練習順利結束時，再把NIRS的帽子放置在被試的頭上。

數據獲取

數據獲取使用日立ETG-4000設備，兩塊3×5的光極板，一共有44個通道。根據10-20系統對發射光極和接收光極進行放置。將兩個探頭組並排放置在頭部左側，前部探頭的最近角落儘可能靠近左眼角，這樣做的目的是儘可能較大地覆蓋左半球。在正式開始記錄數據之前，根據日立ETG-4000校準指南，進行近紅外增益質量檢查，以確保數據採集質量。

3D定位儀通過Polhemus PATRIOT數字化儀通道配准分析選擇感興趣區域（ROI）。被試完成實驗以後，去掉光極，戴著光極帽進行定位。先定五個參考點，再對M1, SMA, IFC,STC,和IPL五個ROI的發射光極以及接收光極。對基於MRIcro配準的其通道重疊面積大於等於50％的所有位置進行平均。

數據預處理依據

Brigadoi et al. (2014)研究中使用的方法，在NIRS-SPM中使用+MDL(Gaussian lo-pass FWHM at

4s)方法進行濾波。在onset點之前有12秒休息的刺激間間隔階段作為基線，通過基線矯正去除隨時間推移產生的與任務無關雜訊和信號漂移。最後使用ROI來代表每一個被試的多個通道，選擇使用NIRS_SPM空間配准過程中重合閾值大於50%的通道作為ROI中的通道。分析中使用的波形的周期是針對每個被試單獨確定的。對於假定是周期性的信號s(t)來說，假設其周期是T0，其在時間

，將具有L次諧波的傅立葉級數用於信號。也就是說，對於T0和相應的基本頻率

，s(t)被表示為傅里葉級數：

係數{a0,a1,bi....aL,bL}被選擇用來通過時間間隔的方法最小化e(t)。更明確來說，N將時間（Tstart, Tend）進行均勻間隔成為t1，t2,t3...tN. 矩陣方程如下圖,將T0用作起始和結束時間點來計算曲線下面積（AUC）。使用Matlab中的標準梯形函數計算氧化和脫氧波形的AUC.

數據分析

初步方差分析表明三種條件的先後順序沒有顯著差異（P> 0.05）。 因此，在整個數據分析過程中直接將相同實驗條件下的數據整合在一起。研究者進行了兩個二因素被試內方差分析： 一個用於氧合的HRF AUC分析，另一個用於脫氧的HRF AUC分析，以確定在口頭閱讀，發音不出聲閱讀，和靜默閱讀任務期間的fNIRS信號在和閱讀有關的皮層區域中是否具有顯著差異。三種實驗條件和ROI（M1, SMA, IFC,STC, and IPL）作為被試內因素。所有的主效應和交互作用都是使用Greenhouse-Geisse校正來檢驗潛在的違反球形假設的情況。事後分析通過兩兩比較對主效應進行了分析，對相互作用進行了配對樣本t檢驗。

使用Multivariate Granger Causality toolbox進行時域功能連接分析，以確定在和外側裂區域和語言區域有關的IPL，STC，IFC以及和運動區域有關的SMA，M1是否存因果關係。通過對數似然度F來衡量其因果關係，其中整個模型包括一個ROI的血流動力學信息回歸到第二個ROI的血液動力學響應。為了說明多重比較，使用FDR來校正顯著性值（p值）。

結果

曲線下面積

研究問題一涉及五個ROI（M1，SMA，IFC，STC和IPL）在三種實驗條件之間的氧合（HbO）和脫氧（HbR）濃度值的潛在差異。下圖顯示了時間鎖定到每個任務的開始時所有ROI的HbO和HbR信號波形。

對HbO進行二因素重複測量方差分析發現，腦區的主效應顯著F (2.61,62.17) = 3.73,p< .05,

）.通過兩兩比較發現STC比運動區M1 (Cohen』s

d=0.93)以及SMA(Cohen』s d=1.49)具有更高的 AUC濃度值（p<0.05）。但是閱讀任務類型的主效應以及閱讀任務類型和腦區的交互效應均不顯著。對於HbO的分析結果發現與研究假設一一致。

對HbR進行二因素重複測量方差分析，結果發現腦區的主效應顯著F (2.49,54.13) =16.28, p < 0.001,

）。對三種閱讀任務類型條件下的AUC濃度值進行兩兩比較

結果發現三個語言區（IFC,STC和IPL）均比M1和SMA高（p<0.05）。閱讀任務類型條件主效應不顯著，但是腦區和閱讀任務類型交互效應顯著F (3.86, 54.13) =3,98, p< .01,

。進行配對樣本t檢驗進一步探究口頭閱讀、靜默閱讀以及發音但不出聲閱讀三種條件下的濃度值是否存在顯著差異。口頭閱讀比靜默閱讀條件下在IFC

[t(14)=2.43, p<0.05, d=1.49], STC區域[t(14) =2.99, p< .01, d = 1.59]AUC濃度值顯著高。口頭閱讀比發音但是不出聲閱讀條件下的AUC濃度值在IFC[t(14) = 7.34, p < .001, d= 3.92]和STC區域[t(14)=2.76, p< .05, d = 1.47]顯著要高。

功能連接分析

研究者第二個想探究的問題是三種閱讀任務類型條件下各個腦區之間的功能連接是否有顯著差異。研究者報告每個ROI之間具有最大似然函數的預測模型。左側的表格呈現的是似然比F的log值以及顯著水平。計算實驗任務之間的因果密度以確定結點內任務之間的顯著性。

三種實驗條件下均有顯著的語言區域連接組和運動區連接組。正如研究者所預期的那樣，在含有運動成分的任務中（口頭閱讀和發音但不出聲閱讀條件）運動區到語言區連接顯著，但是對於靜默閱讀任務而言則不是如此。

口頭閱讀產生了從IFC到STC再到IPL的重要語言區域連接，以及從動作區域SMA到M1的顯著連接。在IFC和SMA之間，STC和SMA之間以及IPL和SMA之間均出現了顯著的雙向連接，揭示了運動區到語言區的連接。從IFG到M1的功能連接顯著。

發音但不出聲閱讀條件下的運動-語言區的腦網路和口頭閱讀條件下的腦網路相似，在IFG和SMA之間，STC到SMA之間的存在顯著的雙向功能連接，而從IFG到M1存在顯著的單向功能連接。但是在發音閱讀條件下IPL和SMA之間功能連接不顯著。

靜默閱讀條件下的語言區和運動區的腦連接和前兩種實驗條件下相同。但是運動區到語言區連接相差較大：STC和SMA之間的功能連接很明顯，但是IFG和SMA之間的連接和前兩種實驗條件不同，IFG到SMA單向連接。除此以外，IFC和M1之間功能連接不顯著。

關於得到的連接，有三點需要我們特別注意：

(a)三種實驗條件下的語言區因果密度從口頭實驗條件到發音閱讀條件下出現增長，其值為0.202，p<0.001，與發音閱讀條件相比，靜默閱讀的因果密度增加，其值為0.0085，p<0.001；

(b)從IFC到SMA的功能連接在口頭閱讀條件下具有最大的傳遞熵，高於發音閱讀條件下的傳遞熵，但是在靜默閱讀任務中傳遞熵的值不顯著（因果密度為0.0075，p<0.001）；

(c)運動區和語言區的功能連接強度從口頭閱讀到發音閱讀逐漸變弱（IPL-SMA網路在口頭閱讀條件下顯著但是在發音閱讀條件下不顯著），又從發音閱讀條件到靜默閱讀條件變弱（IFG-M1網路在發音條件下顯著但是在靜默條件下不顯著）。

總之，儘管在三種實驗條件下五個ROI之間的連接形式比較相似，但是連接強度隨著任務的不同而有所差異， 尤其是對於涉及到語言和運動整合的腦區來說。另外，傳統的語言腦區（IFC, STC和IPL）之間的連接強度會隨著運動區的參與而增加。

結論

fNIRS是一種記錄口語任務中腦皮層神經活動的有效工具，因為它可以降低頭動對實驗結果的影響。本研究表明運動區ROI和非運動區ROI之間的功能連接會受到語言運動的影響。研究者向大家推薦了三個至關重要的步驟：預處理時使用小波濾波；加入一個非言語任務組作為控制組；進行功能連接分析以明確言語運動對外側裂網路的影響。

參考文獻：

Brigadoi, S., Ceccherini, L., Cutini, S., Scarpa, F., Scatturin, P., Selb, J., Cooper, R. J. (2014). Motion artifacts in functional near-infrared spectroscopy: A comparison of motion correction techniques applied to real cognitive data. Neuroimage, 85, 181–191Wan,N., Hancock, A. S., Moon, T. K., & Gillam, R. B. . A functional near‐infrared spectroscopic investigation of speech production during reading. Human BrainMapping.

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