脑功能网络的优化配置为处理语义视听刺激潜在的调制注意:图论研究
杨ξ
气李
超梦张3,
Jinglong吴- 1计算机科学与技术学院、长春科技大学、长春、中国
- 2计算机科学学院、东北电力大学、吉林、中国
- 3放射学、吉林大学中日联合医院,长春,中国
- 4神经病学、吉林大学第一医院,长春,中国
- 5研究生院的自然科学和技术,日本冈山大学、日本冈山
语义视听刺激facilitatory影响性能和影响行为的整合多种感觉的输入在感官。许多神经成像和电生理学的研究调查了多重语义加工的神经机制和报道,注意调节多重语义输入的响应。在目前的研究中,我们设计了一个功能性磁共振成像(fMRI)实验使用单峰听觉语义歧视,单峰视觉和双向视听刺激的语义信息。通过操纵刺激出现在出席会议并无人值守的位置,我们记录任务相关的功能磁共振成像数据对应单峰听觉、单峰视觉和双向视听刺激在参加和无人值守条件。我们也记录了在静息状态功能磁共振成像数据。然后一起使用的功能磁共振成像方法图理论分析构建任务相关的脑功能网络和静止状态和定量描述网络拓扑属性。我们目前研究的目的是探索脑功能网络的特点这一过程语义视听刺激在参加和无人值守条件,揭示多重加工的神经机制和调制的关注。行为结果表明,同时给出的视听刺激促进语义歧视任务的性能。和网络特性的分析表明,与静息状态的条件相比,处理语义的功能网络视听刺激(在参加和无人值守条件)大small-worldness,全球效率,和较低的聚类系数,特征路径长度,全球效率和层次结构。此外,该中心集中在双边颞叶,尤其是在前颞叶(atl)呈正相关,反应时间(RT)。 Moreover, attention significantly altered the degree of small-worldness and the distribution of hubs in the functional network for processing semantic audiovisual stimuli. Our findings suggest that the topological structure of the functional brain network for processing semantic audiovisual stimulus is modulated by attention, and has the characteristics of high efficiency and low wiring cost, which maintains an optimized balance between functional segregation and integration for multisensory processing efficiently.
介绍
人类交流成功的关键取决于有效的语义理解,指的是一组互动认知机制,支持语义衍生行为(Lambon拉尔夫,2014)。许多研究已经证明,unisensory刺激相比,语义视听配对显著促进行为表现,从而导致更快的反应时间(RTs)和更高的准确性(Naghavi et al ., 2011;胡锦涛等人。,2012年)。具体的工作已经完成视听刺激的多重语义处理(Noesselt et al ., 2010;木板et al ., 2012;你们et al ., 2017)。神经影像学研究报道,两国一起内侧前额叶皮质颞区域强烈激活语义演讲同时出现嘴唇动作(你们et al ., 2017)。前颞叶(ATL)还发现通过语义匹配的视听刺激被激活(Lambon拉尔夫et al ., 2010,2017年;杰克逊et al ., 2015)。电生理学的研究表明,与事件相关的语义视听刺激不同于那些潜力的总和unisensory选民的后期阶段236 - 530 ms /额和parietal-occipital电极(谢et al ., 2017)。此外,相关的组件与事件相关的潜在语义视听刺激在参加和无人值守条件有不同的时间和空间分布(•多诺休et al ., 2011;王et al ., 2016)。这些研究采用直接或间接方法测量语义视听刺激的大脑反应探索过程双向视听刺激的神经机制的语义信息,以及注意力的影响。
由于最近——的发展,许多研究提出,大脑功能的交互促进大规模分布式和并行子网(卡塔尼亚et al ., 2007;- Duffau, 2011),脑区之间的功能连接是识别的基础任务处理(Erika-Florence et al ., 2014;汉普郡,2015)。认知和临床神经科学理论一般认为神经区域之间的信息处理模式应该取决于上下文或正在执行的认知过程(Botvinick et al ., 2001)。因此,网络连接的拓扑结构是专业和动态响应任务要求(Elbich et al ., 2019),它们反映了潜在交互模式信息处理在不同认知任务(汉普郡,2015;斯皮尔伯格et al ., 2015)。同样,功能连通性也存在于大脑的静息状态。任务的网络体系结构的比较和静止状态显示,大脑功能网络结构在任务性能的形状主要由一种内在的网络体系结构也出现在休息,其次,诱发task-general和特定于任务的网络变化(福克斯瑞克,2007年;文森特et al ., 2007;科尔et al ., 2014)。根据上述,我们可以检查脑功能网络的特征与语义信息处理双向视听刺激探索多重处理的神经机制。
脑功能网络的特点,可以使用一种基于图论的方法进行了分析。这种方法之前已经应用于研究网络属性在不同的认知任务(曹et al ., 2013;科尔et al ., 2013)。基于图论,人类的大脑可以建模为一个复杂网络表示由节点和边的集合图形(王et al ., 2010;史密斯et al ., 2013;van den Heuvel斯波恩,2013;左和兴,2014年)。节点通过人脑打包成成千成百上千的小区域(克拉多克et al ., 2013),然后和连通性测量计算的力量这个网络的节点之间的边(Fornito et al ., 2013)。这个网络的全局和局部拓扑特性支持大脑的功能分离和集成认知过程(德科et al ., 2015)。分析方法结合功能性磁共振成像(fMRI)与图论(史密斯et al ., 2013;van den Heuvel斯波恩,2013;左和兴,2014年)最近已成为一个强大的工具来研究人类的大脑功能的隔离和集成,它可以提供简洁的指标代表的整体功能网络组织针对语境的变化(图像和斯波恩,2009;古德温et al ., 2015)。
在目前的研究中,我们设计了一个功能磁共振成像实验使用单峰听觉语义歧视,单峰视觉和双向视听刺激的语义信息。通过操纵刺激出现在出席会议并无人值守的位置,我们记录任务相关的功能磁共振成像数据对应单峰听觉、单峰视觉和双向视听刺激在参加和无人值守条件。我们也记录了在静息状态功能磁共振成像数据。然后一起使用的功能磁共振成像方法图理论分析构建任务相关的脑功能网络和静止状态和定量描述网络拓扑属性。全局属性,局部属性和节点之间的相关性效率和RT进行了计算和分析。我们目前研究的目的是探索脑功能网络的特点这一过程语义视听刺激在参加和无人值守条件,并提供多种感觉的语义加工的神经机制提供一个新的视角和调制的关注人类的大脑从系统性的角度来看(周et al ., 2012;左et al ., 2012;角et al ., 2014)。
材料和方法
参与者
十八岁健康志愿者(9雌性;年龄范围:-年,平均年龄:24年)参与这项功能磁共振成像研究。所有受试者右手,正常或corrected-to-normal视觉(fMRI扫描期间戴着非金属眼镜),并报告正常听力。实验伦理委员会批准的协议是长春科技大学。在收到一个完整的解释实验目的和一般功能磁共振成像扫描的注意,所有实验参与者给书面知情同意按照协议研究机构审查委员会批准。
刺激
任务利用单峰视觉(V),单峰听觉(A),双向视听(AV)刺激。无生命的视觉刺激是灰度图片(如钟,吉他,汽车,和时钟)或动画对象(例如,猫,狗,牛,和青蛙)从国际共同Snodgrass-Vanderwart是非线图形库和处理使用AI illustrator软件(Adobe Systems Inc .)圣何塞、钙、美国)。和听觉刺激的声音与无生命的对应或动画对象从互联网获得和处理使用酷编辑Pro 2.1软件(Adobe Systems Inc .)圣何塞、钙、美国)。刺激呈现由个人电脑控制运行演示0.71软件(神经行为系统公司奥尔巴尼、钙、美国)。
为了确保参与者集中在刺激实验期间,刺激应该尽可能短的时间内。与此同时,为了使参与者获得语义信息歧视类别(无生命的或动画对象),刺激应该足够长的时间。在正式实验之前,适当的表示时间的照片和声音在行为pre-experiment检查,图片和声音的设计提出了200年,300年和400年。参与者被要求辨别刺激是无生命的或动画对象。一个最小的演讲时间across-subject 80%以上选择的准确性。因此,图像和声音是女士决定将300年和400年,分别。视觉刺激(弧6.0厘米×4.8厘米,大约4.3°的视角,300毫秒时间)背后投射到屏幕上放置的参与者在扫描仪上,可见参与者通过一面镜子放在先生头部线圈。80厘米的恒定距离之间保持眼睛和投影屏幕。所示图1一个,所有的视觉刺激了左边或右边的显示器,和视觉刺激的中心在一个大约6°角从中央提出固定角度(十字架)直接从参与者的眼睛。而听觉刺激呈现在左或右耳朵通过耳机(44千赫采样率,400毫秒时间10 ms上升和下降时期,近似80 dB)。interstimulus间隔(ISI)不同随机2 s, 4 s和6 s (图1 b)。和视听刺激的图片和声音,同时开始出现在同侧的一边。适当增加任务的难度和维护参与者的注意力,听觉和视觉组件被添加随机噪声,使刺激呈现退化的方式(史蒂文森和詹姆斯,2009;沃纳和Noppeney, 2010)。加权平均的视觉刺激是退化的原始图片与随机噪声图像相同大小。和有辱人格的视觉刺激的过程类似,听觉刺激是一个加权平均的原始声音与随机噪声声音相同的长度。
图1所示。(一)实验设计在left-sessions和right-sessions的示意图。参与者被指示看中央固定(交叉),并出席的刺激呈现左侧left-sessions,并出席在right-sessions右边给出的刺激。虚线椭圆表示位置。(B)时间的刺激。ISI, interstimulus间隔;TR,时间重复;一、听觉;V,视觉;AV视听。
过程
与事件相关功能磁共振成像设计被采用来测量大脑的反应在一个语义歧视的任务。在正式实验之前,每个参与者被要求继续训练适应实验环境和熟悉实验设备。准确率达到80%时,实验者确信他们理解任务。八个交易日为每个参与者需要完成,和每个会话包括40刺激,40 V的刺激和40 AV刺激。生命体与非生命体刺激的频率为每个组都是50%,V, AV刺激。有六个类型的刺激(2(生命体与非生命体对象)×3 (A、V和AV))了等概率的左右参与者根据伪随机序列。
在实验中,参与者被要求减少闪烁和身体动作,以避免运动构件。所示图1一个,参与者被要求解决他们的眼睛在中央注视点并参加屏幕的一侧视觉刺激和听觉刺激带来的身体的同侧的耳朵,而忽略了视觉刺激在屏幕的另一侧,另一个耳朵的听觉刺激。参与者被要求参加左侧的四个八会话(命名为left-session),和其他参加右边的四个交易日(命名为right-session)。这两种类型的会话交流的方式进行。的任务是按了按钮当听到或看到动画刺激和按正确的按钮,当听到或看到无生命的刺激了一边,尽可能快速和准确地回应。所有的参与者被允许休息5分钟之间的会话。AV left-sessions刺激,在左边,在右边在right-sessions出席AV。相比之下,在左侧的AV刺激right-sessions,在右侧left-sessions无人AV。
行为分析
意味着RTs,命中率(小时),和假警报率(法尔斯)的目标刺激是分开计算每个刺激类型(AV, V)和位置(左和右)。此外,信号灵敏度的措施d′=Z(小时)−Z(FARs)也分别计算每个刺激类型(AV, V)和位置(左和右)用信号检测理论(SDT) (Stanislaw托多罗夫,1999)。的Z正态累积分布函数的倒数。那么所有的行为数据进入单独的重复测量的方差分析(方差分析)型(AV, V)和位置(左和右)作为受试的因素。所有行为数据的统计分析进行了使用IBM SPSS软件(版本22日,IBM公司,美国)的窗口。Greenhouse-Geisser修正与调整自由度应用。的值p< 0.05被认为是表明一个统计上的显著差异。也使用GPower3.1实现权力分析支持参与者的数量,和权力的价值> 75%被认为是表明一个统计上的显著差异。
功能磁共振成像数据的采集
视听语义歧视实验之前,5分钟静息状态扫描得到,在每个参与者被要求休息,集中在注视点在屏幕的中央。所有任务状态(语义歧视任务)和静止状态功能成像数据获得在中国的日本吉林大学友谊医院。3 t fMRI扫描仪(西门子)被用来获得t1解剖图像(重复时间(TR) = 8600毫秒;女士回波时间(TE) = 4;视场(FOV) = 192毫米;翻转角度(FA) = 90°;128片;体素的大小= 1×1×1毫米)和t2加权梯度回波平面成像序列(TR = 2 s;TE = 30 ms;FOV = 192毫米; FA = 90°; 33 slices; voxel size = 3 × 3 × 3 mm). There were eight sessions with a total of 160 volume images per session. The high-resolution anatomical image volume was acquired at the end of the experiment.
功能磁共振成像数据预处理
任务状态数据在语义歧视的预处理进行了使用SPM8软件包(Wellcome认知神经学部门,伦敦,英国)下Matlab2012 (MathWorks, Inc .,纳蒂克,妈,美国)。每次运行,第一个六个时间点被丢弃占信号平衡和参与者的适应环境。所有图片都重新第一图像系列的体积,规范化标准解剖空间定义的atlas蒙特利尔神经学研究所,并使用6.0毫米宽屏平滑半峰高斯内核。
使用SPM8软件包的静息状态的数据预处理和数据处理助理静息状态功能磁共振成像(DPARSF)1。在丢弃前六个时间点之后,剩下的功能图像重新正确的第一卷头运动然后空间归一化标准解剖空间定义的蒙特利尔神经学研究所地图集。时间带通滤波(≤0.01f≤0.1赫兹)之后进行,目的是减少低频漂移和高频噪声的影响。减少运动的影响和non-neuronal血氧等级相关的波动,头部运动,脑脊液信号,和白质信号进一步消除讨厌的协变量(Seeman et al ., 2005)。最后,使用高斯滤波器功能磁共振成像图像平滑的半宽度4毫米。
脑功能网络的建设
任务状态的功能磁共振成像数据输入到康涅狄格州工具箱(加百利实验室,剑桥,妈,美国)构建个人脑功能网络对应出席,出席V,参加了AV,无人值守,无人值守V,无人值守AV条件。静息状态功能磁共振成像数据也进入了康涅狄格州工具箱构建脑功能网络的静息状态的条件。利益的区域(roi)定义基于解剖自动贴标(AAL) (凯利et al ., 2008),其中包含90个地区的大脑和小脑的26个地区。ROI-to-ROI群平均相关性的计算每个参与者的出席,出席V,参加了AV,无人值守,无人值守V,无人值守AV,静息状态条件构建116 -节点全脑功能连接网络。七个116×116为每个主题相关性矩阵得到。假阳性控制在这个ROI-to-ROI分析是通过使用来实现的p值修正的错误发现率康涅狄格州工具箱(Whitfield-Gabrieli Nieto-Castanon, 2012)。总的来说,大脑网络定义稀疏了。稀疏阈值确保所有合成网络类似的拓扑结构与相同数量的边缘(王et al ., 2011)。因此,我们选择了等距稀疏阈值范围(从0.05到0.5分区间隔为0.05),同时个人大脑网络构造稀疏在学科水平。
网络分析
图使用格雷特纳工具箱进行了理论分析2。网络体系结构研究在全球和地方各级的脑功能网络对应出席,出席V,参加了AV,无人值守,无人值守V,无人值守AV,静息状态的条件。首先,我们比较了全球双峰AV网络的拓扑属性的单峰,V网络使用配对参加和无人值守条件t以及。然后一个因素方差分析的条件进行了比较全局属性在出席AV,无人值守AV,静息状态的条件。我们进一步比较了使用配对参加和无人值守AV条件t以及为探索关注大脑网络体系结构的调节作用。全球网络指标,包括特征路径长度Lp,聚类系数Cp,规范化的特征路径长度λ,归一化聚类系数γ,small-worldnessσ,当地Eloc效率,全球效率如assortativity,和层次结构,计算了。Small-worldness最初提出的瓦和“(1998)和本地集群更高一个等价的特征路径长度相比,随机网络(Tzourio-Mazoyer et al ., 2002)。Lp的拓扑属性,λ,如视为措施的功能集成,而网络的隔离和错误容忍的能力可以表示为Cp,γ,Eloc (Latora Marchiori, 2001;斯波恩Zwi, 2004)。此外,节点度和效率也计算检查每个皮质区域的地方特色出席会议并无人值守功能网络的AV条件(美国瓦茨和“1998),确定处理双峰AV刺激的重要地区。此外,我们计算皮尔逊相关性分析节点之间的关联功能网络的效率和RT出席AV条件,进一步调查当地效率行为表现的影响。
所有使用IBM SPSS统计分析软件(版本22日,IBM公司,美国)的窗口。网络指标计算在十岁以下网络稀疏阈值从0.05到0.5,平均值的曲线下的面积被用于统计分析,以提供一个标量,不依赖于特定阈值的选择。的值p< 0.05被认为是表明一个统计上的显著差异。
结果
行为的结果
我们分析了行为数据双向选择投票制,单峰和V刺激检查是否同时听觉和视觉刺激促进行为表现。结果显示无显著的差异意味着RTs (F= 1.724,p= 0.206,= 99.99%)小时(F= 0.050,p= 0.826,= 99.38%),法尔斯(F= 2.461,p= 0.067,= 94.91%),d′(F= 0.515,p基于刺激= 0.482,= 99.99%)的位置。因此,RTs,小时,法尔斯d′上刺激左右结合提高信噪比。
我们观察到一个主要类型的影响,验证RTs V, a, AV刺激显著不同从一个另一个(F= 507.029,p< 0.0005,权力= 99.99%)。随后的配对t测试显示,参与者对目标AV刺激反应更迅速比目标刺激(t= 26.199,p< 0.0005)和V刺激(t= 2.353,p= 0.048)。RTs V目标刺激也比那些对目标刺激(t= 21.206,p< 0.0005)(图2一个)。一个重要类型的主要作用是在小时还发现(F= 3.344,p< 0.047,权力= 98.23%)。配对t测试显示小时AV是明显高于目标刺激(t= 3.336,pV = 0.004)和目标刺激(t= 2.255,p= 0.037),但没有发现显著差异之间的小时和V刺激(t= 0.623,p= 0.541;图2 b)。法尔斯目标AV, V刺激明显不同(F= 11.670,p< 0.0005,权力= 82.55%)。配对t测试表明,法尔斯目标AV明显低于目标(t= 4.752,pV < 0.0005)和目标刺激(t= 2.840,p= 0.011)。和目标的法尔斯和V刺激观察均无显著差异(t= 1.884,p= 0.076;图2 c)。所示图2 d,一个重复测量方差分析d′值类型的显示显著的影响(F= 4.432,p= 0.022,= 99.95%)。配对t测试表明,d′值V的AV目标刺激明显高于目标刺激(t= 3.050,p= 0.007)和目标刺激(t= 2.407,p= 0.027)。这些结果表明,双峰AV刺激同时呈现增强语义歧视的准确性和灵敏度,并减少响应时间和错误率。因此,我们认为,参与者有效集成视觉和听觉信息在这个语义歧视的任务。
图2。酒吧的情节展示行为的结果。(一)平均响应时间(RTs), V, AV目标刺激。(B)平均命中率(小时),V, AV目标刺激。(C)假警报率(法尔斯),V, AV目标刺激。(D)感知灵敏度(d′)、V和AV目标刺激。误差棒表示SEM。SEM,标准误的意思。∗∗p< 0.01,∗p< 0.05。
全局属性
图3显示激活导致参加和无人值守条件,包括大脑反应单峰,V单峰和双峰AV刺激。这些结果表明,单峰和V刺激激活主视觉和听觉中枢,与双峰AV刺激激活两国颞叶和额叶区域。探索脑功能网络的架构过程语义视听刺激潜在的注意力的调制,我们计算的相关性,116年参加了区域构造功能连接性,参加了V,参加了AV,无人值守,无人值守V,无人值守AV,和静止状态条件,然后比较了双峰之间的全局属性AV和单峰A / V条件,和任务-静息状态的条件。
图3。大脑激活单峰,单峰V,在参加和双峰AV刺激和无人值守条件,分别。
所示表1、参加和无人值守条件、Cp的值,例如,和Eloc双峰AV网络明显大于那些单峰(Cp):t= 2.985,p= 0.009;例如:t= 5.409,p< 0.0005;Eloc:t= 4.652,p在参加条件< 0.0005;Cp:t= 4.502,p< 0.0005;例如:t= 6.911,p< 0.0005;Eloc:t= 7.112,p在无人值守条件)和V < 0.0005 (Cp:t= 2.537,p= 0.022;例如:t= 4.237,p= 0.001;Eloc:t= 4.365,p在参加条件< 0.0005;Cp:t= 3.693,p= 0.002;例如:t= 8.212,p< 0.0005;Eloc:t= 5.413,p在无人值守条件< 0.0005)网络。此外,参加和无人值守条件,Lp在双峰AV网络的价值远远低于那些在单峰(t=−4.883,p在参加条件< 0.0005;t=−5.729,p在无人值守条件)和V < 0.0005 (t=−3.755,p在参加条件= 0.002;t=−7.911,p在无人值守条件< 0.0005)网络。更大的全球效率,当地效率、集群系数和较低的特征路径长度显示大脑有更大容量的功能集成(如和Lp AV低条件)和本地处理(Cp和Eloc AV条件)在双峰视听处理(Latora Marchiori, 2001;斯波恩Zwi, 2004)。此外,对于参加条件,γ的值在双峰AV网络是小比单峰(t=−2.331,p= 0.033)和V (t=−3.204,p= 0.006)网络和Lp在双峰AV网络的价值小于在单峰网络(t=−4.883,p< 0.0005)。而对于无人值守条件,λ的值在双峰AV网络小于单峰V网络(t=−7.911,p< 0.0005)。没有其他重要区别双峰AV在参加网络和单峰A / V网络和无人值守条件。
表1。成对的分析结果t以及双峰AV和单峰A / V之间网络分别参加了和无人值守条件。
三个相关矩阵和相对应的功能连通性模式参加了AV,无人值守AV和静止状态条件平均中所有参与者提出了图4 a, B。我们进一步的相关矩阵减去无人值守AV条件参加AV的条件,并得到了大脑的功能连接模式,反映了调节效应的关注(图4 c)。基于这些相关性矩阵,计算和比较了这三种网络的全局属性。方差分析分析表明主要影响的条件(参加AV、无人值守AV和静止状态条件)在网络属性Cp (F= 41.540,p< 0.0005,权力= 99.98%)、Lp (F= 4.081,p= 0.048,= 79.56%)、γ(F= 16.126,p= 0.001,= 99.98%),σ(F= 15.150,p= 0.001,= 99.96%),如(F= 7.995,p= 0.011,= 99.98%),Eloc (F= 7.568,p= 0.011,= 90.06%)和层次结构(F= 8.304,p= 0.002,= 88.14%)。然而,没有明显的主要条件的影响被发现在λ(F= 0.342,p= 0.617,= 7.995%)和assortativity (F= 2.913,p= 0.085,= 46.08%)。这些结果表明,大脑功能网络的架构改变根据当前任务(处理出席或无人值守语义AV刺激或静止)。所示图5,配对t测试表明,在Cp有显著差异(t=−7.288,p< 0.0005)、γ(t= 3.597,p= 0.003),σ(t= 3.369,p= 0.004),Eloc (t=−2.814,p= 0.013),如(t= 2.597,p= 0.02)和层次结构(t=−3.184,p= 0.006)之间的功能网络参加AV和静止状态条件,揭示大脑网络聚类系数较低,当地的效率和更大的全球效率。也获得了类似的显著差异之间的无人值守AV的功能网络和Cp(静息状态的条件t=−6.440,p< 0.0005)、Lp (t=−2.557,pγ= 0.022)(t= 4.605,p< 0.0005)、σ(t= 4.639,p< 0.0005),Eloc (t=−2.811,p= 0.013),如(t= 3.071,p= 0.008)和层次结构(t=−3.684,p= 0.002)。此外,显著差异也观察到在σ(t=−2.173,p= 0.046)出席会议并无人值守功能网络之间的AV条件。
图4。相关矩阵和脑功能网络的连接模式三个条件。(一)相关矩阵计算基于116的解剖区域自动贴标(AAL)模板,对应于参加了AV,无人值守AV,静息状态的条件。(B)大脑中的subject-averaged功能连通性模式策划参加了AV,无人值守AV,静息状态的条件。彩条显示的功能连接强度。(C)差异subject-averaged连接模式策划参加了AV -无人值守的AV条件。鲜艳的颜色描述强连接出席AV比无人值守AV条件,而深色表明无人值守AV连接比参加了连接。
图5。影响参加AV、无人值守AV和静止状态条件对图论全球属性的度量。Cp,聚类系数;Lp,特征路径长度;γ,归一化聚类系数;λ,规范化的特征路径长度;σ,small-worldness;例如,全球效率;Eloc,当地的效率。∗p< 0.05,∗∗p< 0.01。
节点属性
我们计算的脑功能网络的节点度和效率在参加和无人值守AV条件来确定节点的程度(或效率)的价值大于平均值和标准偏差的总和所有节点网络的中心节点。
中描述的学位中心的分布图6表明,十二个共同中心是在与参加AV相对应的功能网络和无人值守AV条件。这些中心是左颞极(TP.L),右颞极(TP.R),左前颞上回(aSTG.L),右前颞上回(aSTG.R),左后颞中回(pMTG.L),右后颞中回(pMTG.R),右temporo-occipital颞中回(toMTG.R),左外侧枕叶皮质区(sLOC.L),左额极(FP.L),左额眶皮层(FOrb.L),左前颞中回(aMTG.L),右前颞中回(aMTG.R)。和内侧额叶皮质(MedFC)和右额叶眶皮层(FOrb.R)中心参加AV具体条件,而右额叶杆(FP.R),左侧额上回(SFG.L)和左前颞回(aITG.L)是特定于无人值守的AV条件。图6 b显示效率的分布中心在参加和无人值守AV网络。有11个中心参加了AV网络节点效率高,包括TP。L, TP。R, aSTG。L aSTG。R, pMTG。L pMTG。R, toMTG。R, aMTG。L aMTG。R,行。L, FOrb.L。这些节点也无人AV的效率中心网络。和《外交政策》。L和aITG。L两个效率中心特定于无人值守的AV条件。这些结果表明,高的中心节点度和效率都集中在两国颞叶在参加和无人值守AV网络。 In addition, the two nodes with the highest degree and efficiency were TP.L and TP.R in the attended condition.
图6。(一)分布的中心节点高的学位,参加和无人值守AV条件映射到大脑皮层表面。(B)的分布中心节点效率高的出席和无人值守AV条件映射到大脑皮层表面。aITG、颞下回;aMTG,前颞中回;aSTG,前颞皮层;FOrb额眶皮层;《外交政策》,额波尔;MedFC内侧额叶皮层;pMTG,后颞中回;sLOC,外侧枕叶皮质区;SFG、额上回; toMTG, temporo-occipital middle temporal gyrus; TP, temporal pole; L, left; R, right.
节点效率和行为表现之间的关系
此外,我们计算节点之间的皮尔逊相关的效率和RT出席AV条件。所示的结果图7。相关分析表明,节点效率在左侧中央前回(PreCG.L;r=−0.584,p< 0.0005),对中央前回(PreCG.R;r=−0.470,p= 0.007),对中央后回(PostCG.R;r=−0.424,p= 0.016),对pars opercularis额下回(IFG oper.R;r=−0.385,p= 0.030),左顶叶小叶(SPL.L;r=−0.383,p= 0.030),右顶叶盖皮层(PO.R;r=−0.350,p= 0.050)与RT值显著负相关。此外,节点效率在正确的角形脑回(AG.R;r= 0.584,p< 0.0005),TP。R (r= 0.546,p= 0.001),TP。L (r= 0.370,p= 0.037),对后颞下回(pITG.R;r= 0.492,p= 0.004),aITG。L (r= 0.415,p= 0.018)和RT值极显著的正相关关系。
图7。(一)节点的效率值显著相关的反应时间(RT)映射到大脑皮层表面。红色和蓝色的效率值的节点积极与RT呈负相关,分别。(B)散点图和健壮的回归拟合线为负(左)和正(右)节点效率和rt相关性的结果之间的相关性分析和节点的激活值括在括号里。AG)、角回;aITG,前颞下回;糖尿病前期,歌剧院pars opercularis额下回;pITG,后颞下回;阿宝,顶叶盖皮层;PostCG,中央后回;PreCG,中央前回;SPL,顶叶小叶;TP,颞极; L, left; R, right.
讨论
脑功能网络在认知任务和静止状态之前调查(Congdon et al ., 2010;科尔et al ., 2013;Erika-Florence et al ., 2014;古德温et al ., 2015;汉普郡,2015)。然而,我们所知,我们的研究是第一个调查的影响语义视听刺激和关注脑功能网络的体系结构。使用图论,我们发现脑功能网络的特征处理双向视听刺激之间的平衡功能分离和集成支持语义歧视任务基本调制的关注。
全球网络拓扑
我们比较了全球网络拓扑之间的双向选择投票制和单峰A / V网络出席和无人值守条件。结果显示更大的Cp,如Eloc,和更低的Lp出席和无人值守双峰AV网络,相比之下,单峰A / V网络。大Cp和Eloc表示本地处理能力越高,和较低的Lp和更大的如表示全球处理能力就越高。这些结果表明,大脑网络处理双峰听觉刺激更优化,这可能是一个重要原因双峰AV刺激促进行为性能(图2)。
本研究的一个重要发现是,σ值语义视听刺激脑功能网络处理高于静息状态的网络(图5),表明强small-worldness在语义歧视的任务。small-worldness拓扑的一个基本原则是复杂大脑的结构和功能的组织网络和极大地影响使用系统的角度研究调查拓扑架构(图像和斯波恩,2009;斯波恩,2011)。人们普遍同意,小世界网络组织意味着高Cp和Lp值低,反映出一个最优配置功能分离和集成之间的大脑网络(Rubinov斯波恩,2010;斯波恩,2011;德科et al ., 2015;2016年巴塞特和图像)。我们的发现表明,σ的值在语义歧视任务(在参加和无人值守AV条件)高于静止状态(图5),这表明大脑网络的配置更加优化了加强优良的隔离和集成(之间的平衡Rubinov斯波恩,2010;德科et al ., 2015当处理一个双峰语义任务。这种结构也被发现在脑功能网络执行其他任务。例如,脑功能网络与高架small-worldness发现当参与者实现了颜色词特鲁任务(Rubinov斯波恩,2010;2016年巴塞特和图像)。我们建议增加任务状态的需求条件与一个强大的小世界模式通常观察到网络优化配置处理(斯皮尔伯格et al ., 2015),因为这种类型的网络往往显示高计算能力,布线成本低,高效的并行处理,快速自适应重构(德科et al ., 2015)。这个解释也与之前一致的证据表明,神经系统组织以减少布线成本(2009年巴塞特和图像)。
重要的是,增加的功能集成(如高值),以及减少偏析和专业化(降低Eloc和Cp值),观察任务状态网络处理语义视听刺激相比,这些参数在静息状态的条件决定的。大脑控制信息流通过平衡隔离和集成的刺激,以促进灵活的认知和行为。大脑网络的拓扑特性,尤其是网络社区和集线器,支持这种种族隔离和集成(德科et al ., 2015)。我们的研究结果表明,双峰语义加工与重组相关的全球网络为更有效的配置通过网络通信(功能集成)用更少的专业处理(功能隔离)。在我们目前的研究中,行为数据显示,暂时,空间,和语义一致的视听刺激促进语义歧视,揭示听觉和视觉刺激的综合,涉及多个在整个大脑皮层(之间的信息交互Noesselt et al ., 2010;Naghavi et al ., 2011;胡锦涛等人。,2012年;木板et al ., 2012;你们et al ., 2017)。因此,我们推测,如高和低Eloc值可能反映了特定的配置多种感觉的脑功能网络的整合视听输入一致。
此外,大脑网络通常也包括社区的层次结构,和一个较低程度的层次结构在出席AV和无人值守AV条件比静止状态条件(图5)。分层组织明显高度节点聚类较低时,这意味着这些节点作为拓扑之间的桥梁否则无关的低度节点(Traud et al ., 2011)。较低层次的任务状态隐含条件的增加之间的联系枢纽的邻居节点。换句话说,有更多的脑功能网络中节点之间的连接路径,在信息沟通和互动的不依赖于任何单一的连接和节点。这种无等级结构被认为是弹性和稳定(Traud et al ., 2011),提供可靠的基础信息的传播。
调制的关注网络上的属性
在我们的研究中,观察σ值增加的大脑网络的无人值守AV条件相比,参加AV条件(图5),这表明大脑的注意力调制small-worldness双峰语义网络处理(Latora Marchiori, 2001;斯波恩Zwi, 2004)。小世界网络可以被高本地集群和最小路径长度,分别反映的Cp和Lp (王et al ., 2010)。分析表明,没有统计上显著的差异在Cp和Lp出席和无人值守AV条件,但相对较低的Lp值产生显著高于σ值在大脑网络的无人值守AV条件。无人值守的AV条件在目前的研究中,参与者被要求忽略无人值守一侧的刺激和抑制反应,这可能导致反应抑制符合观察去/不方便任务(斯皮尔伯格et al ., 2015)。在做/不任务中,脑功能网络与高架small-worldness据报道中存在的条件,和增加的响应与抑制其最优配置(斯皮尔伯格et al ., 2015)。因此,我们建议在抑制状态更优的平衡功能分离和集成比响应国家要求降低布线成本和提高并行处理效率(德科et al ., 2015)。
此外,注意改变程度和效率的分布中心(图6)。中心处理双峰AV刺激出席和无人值守条件集中在双边颞叶,尤其是在前区域,显示这些节点有一个增加影响处理的一般网络视听输入。双边TP表现出最高的程度和效率,表明这些地区可能提供更有效的信息交互处理语义双峰刺激,符合最近的研究(Lambon拉尔夫et al ., 2010,2017年;杰克逊et al ., 2015)。积累的证据功能神经影像学研究神经完好的ATL参与者发现ATL是一系列语义激活任务,无论输入方式(如文字、图片、声音)(帕特森et al ., 2007)。此外,一些神经科学研究结果表明收敛感官信息的颞叶是一个分级过程,发生沿其纵向和横向轴和高潮在最喙的限制(德科和卷,2004年版;可以改变和斯科特,2009)。此外,对于多重任务,ATL被认为包含一个高维modality-independent语义空间,允许计算是基于语义信息而不是纯粹的感官相似之处,但相同的地区似乎没有参与同样要求语义任务(Lambon拉尔夫,2014)。这些研究提供证据表明,ATL区域涉及语义处理。有趣的是,两个重要的地区MedFC和SFG特定功能网络的出席和无人值守AV条件,分别。MedFC位于腹内侧前额叶,这被认为是扮演一个角色在引导注意与当前任务相关的刺激特性(Vaidya和研究员,2015年)。这个大脑区域也强劲与皮质下区域和高阶感官区域提供支持其作用将当前任务相关的输入来自不同形式(Philiastides et al ., 2010;Lim et al ., 2013)。因此,在目前的研究中,MedFC中心参加AV具体条件可能反映其核心作用在集成任务相关视听刺激的注意。相比之下,SFG是中心特定于无人值守的AV条件和被认为是参与认知控制功能(Zhang et al ., 2012)。这个区域功能网络的节点度高的无人值守条件可能反映认知控制的机制,抑制了参与者应对刺激的无人值守一边按下一个按钮。然而,还需要更多的研究来证实和进一步阐明这些发现。
节点效率和反应时间之间的关系
我们也分析了节点效率之间的关系和行为表现参加AV条件结果表明,PreCG的效率。L PreCG。R, PostCG。③,R,空腹血糖异常。R, SPL。L,阿宝。RT (R是负相关的图7),这表明随着信息处理效率的提高在这些节点,参与者执行语义歧视任务更快。SPL的节点。L PO。③,R,空腹血糖异常。R, CO.R frontoparietal和关注网络分布,扮演重要的角色在注意资源的分配和方向(Woldorff et al ., 2004;Grent——“t-Jong Woldorff, 2007)。注意是一个重要的认知功能,允许人类和其他动物连续和动态选择特别相关的刺激从所有可用的信息在内部或外部环境以便更多的神经资源致力于他们的处理(李et al ., 2010;Talsma et al ., 2010)。frontoparietal的大脑区域网络已被证明是参与分配和控制方向的自顶向下的注意通过发送控制信号,调节神经元在大脑感觉的敏感性区域(Woldorff et al ., 2004;Grent——“t-Jong Woldorff, 2007)。此外,PreCG区域。R, PreCG。L, PostCG。R位于初级躯体感觉和运动皮层(球团,1998),提供的可能性的输出响应时间与运动除了处理输入信息的能力。在目前的研究中,参与者被要求参加一边关注刺激和按下按钮来确定语义,这个认知过程相关的皮质处理注意力和运动。因此,我们推测,注意力资源的有效配置和定位frontoparietal的大脑区域网络,以及有效处理运动皮层的最终按下按钮,促进语义歧视的认知过程,导致更短的RT。
相比之下,节点的效率。R, TP。R, TP。L pITG。R, aITG。L分布在颞叶与RT(呈正相关图7),这表明与信息处理效率的改进在这些节点,视听歧视任务的性能下降。TP的地区。R和TP。L位于两国atl,显然是被认为是核心语义知识(刘易斯et al ., 2018),特别是语义关联关系的多种感觉的输入(杰克逊et al ., 2015)。此外,可以找到AGs交界处,已提出链接上下文相关信息到目标概念(施瓦茨et al ., 2011)。这些研究表明,这些节点的形成和处理相关视听语义关系。此外,它通常被认为是RT后期认知操作敏感,反映高级认知过程(范·埃德et al ., 2012;李et al ., 2017)。我们建议在我们的实验中,语义任务的高效处理这些区域网络中消耗大量的资源和能源,减少决策的效率,发生在一个相对较晚的认知阶段,从而导致更长的rt,但是,还需要进一步的研究来证实这一假说。
结论
在目前的研究中,我们测试了全球和本地处理语义视听刺激的脑功能网络的属性在出席会议并无人值守的情况下,利用图理论分析应用功能磁共振成像数据在语义歧视的任务。我们的研究结果表明,当过程语义视听刺激,在大脑功能网络优化平衡处理认知任务的功能分离和集成效率高和低成本。此外,注意改变small-worldness的程度和脑功能网络的分布中心在处理语义视听刺激时,露出的调节效应从系统角度关注多种感觉的处理。然而,一个可能的限制是,在这项研究中建立的功能网络是无向的,因此缺乏方向性的信息连接。因此,很可能与方向相关的一些特征并不反映在我们的结果,如调制信息交互的网络。然而,这些问题在未来的研究可以探讨。
数据可用性声明
所有数据集生成在这项研究中都包含在这篇文章/补充材料。
道德声明
实验伦理委员会批准的协议是长春科技大学。患者/参与者提供了他们的书面知情同意参与这项研究。
作者的贡献
QL, y, JW设计研究。QL, YX、MZ和GL实验实现。YX、西城、MZ分析数据。QL, y,你写的手稿。
资金
这项工作得到了国家自然科学基金(批准号61773076和61773076),吉林省科技发展计划(批准号20190302072 gx 20180519012 jh),吉林省教育部科研项目13五年计划时期(批准号JJKH20190597KJ),吉林省的卫生和计划生育委员会(批准号3 d518np13428)。
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
作者要感谢所有那些参与最初的实验,收集原始数据。
脚注
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关键字:语义,视听刺激,功能性磁共振成像,功能连接,大脑网络图论
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收到:2019年7月3日;接受:2019年11月05;
发表:2019年11月19日。
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