成人听觉语言理解与静息态α波功率相关性研究

学术背景与研究问题

尽管成人语言处理的个体差异早有文献记载，但其神经基础仍然大多有待探索。现有研究主要关注通域认知能力、人口统计等因素对语言理解影响，但关于大脑固有活动如何导致个体差异的研究较少。本文通过探讨静息态α波活动与成人句子理解间的关系，来填补这一研究空白。α波振荡调节皮层兴奋性，从而提高大脑信息处理效率。尽管静息态α波活动已证明与认知表现相关，其与听觉语言理解的关联性尚未明确。作者进行该研究旨在探讨静息态α波活动与句子理解中个体差异之间的关系。

文献来源与作者信息

这篇学术论文由Deakin University心理学院认知神经科学单元的Jarrad A.G. Lum、Michael P. Barham和Aron T. Hill撰写。论文于2024年2月12日接受，2024年5月21日在《Cortex》期刊上在线发表。论文的出版由Elsevier出版公司执行，并依据CC BY许可证进行发布。

研究对象与方法

研究涉及80名健康成年参与者（平均年龄25.8岁，标准差为7.2岁），均以英语为母语。静息态α波活动通过脑电图（EEG）记录，参与者在3分钟内观看中性刺激图像。之后，参与者完成语言理解任务，听取并理解”语法简单”的主语关系从句和”语法复杂”的宾语关系从句。研究采用瞳孔测量（Pupillometry）记录实时处理需求，瞳孔扩张越大表明处理负荷越高。

研究设置了以下几道流程：1）静息态α波记录，2）句子理解任务，并通过电脑音箱呈现句子，同时记录处理负荷变化。瞳孔测量用于实时监测处理需求变化，EEG记录大脑活动。此外，研究还特别设计了相应的软件和算法用于数据分析。

实验流程

参与者首先进行3分钟的静息态EEG记录，EEG电极系统根据10-10国际系统排列，数据在2048Hz采样率下采集。紧接着，参与者进行110个句子理解任务，听取句子并判断语义是否与屏幕上的图像匹配。为减少参与者的预测性，实验设计了语义相符和不相符的填充句子（filler sentences）。

瞳孔测量数据的预处理中，将左眼和右眼的瞳孔尺寸进行平均，每个时间点缺失的数据不参与后续平均。瞳孔数据被分成不同的时间段，包括基线段、相对从句前段、相对从句段、相对从句后段、回应段。这些段的瞳孔数据依次与静息态α波功率进行关联分析，以确定各时间段内句子理解过程中的个体差异。

数据处理与分析

EEG数据通过降采样、带通滤波和去除伪影等步骤进行预处理。使用Welch方法将时间序列数据转换到频率域，以功率计算（mv^2）。利用FOOOF算法去除非周期信号，最终提取8-13Hz的α波功率。瞳孔测量数据的预处理步骤包括瞳孔尺寸的基线校正和不同段的平均计算。所有统计分析通过JASP软件进行，使用Spearman’s关联系数计算瞳孔数据和静息态α波功率之间的关系，并进行多重比较校正（FDR修正）。

研究结果

初步分析表明，宾语关系句正确率显著低于主语关系句，反应时间较长，且瞳孔扩张显著更大。结果显示，在主语关系句中，静息态α波功率与瞳孔尺寸在相对从句后段有显著正相关性，相关电极主要集中在枕叶区域。而在宾语关系句中，静息态α波功率与瞳孔尺寸在相对从句段和相对从句后段均呈正相关。

主要结论

研究表明，静息态α波功率与成人听觉语言理解的个体差异密切相关。尤其在处理复杂的句子结构时，这种关联性更为明显。静息态α波功率有助于理解大脑固有的功能架构如何影响语言处理中的个体差异。这一结果为进一步探索有语言障碍人群的语言处理能力奠定了基础。

研究亮点

研究揭示了静息态α波功率在句子理解中的调控作用，提供了新的证据，显示大脑内在功能架构对语言理解的影响。此外，该研究通过瞳孔测量和EEG数据结合的方式，详细剖析了静息态α波功率与在线句子处理负荷的关联。

其他有价值的信息

研究还通过一系列探索性分析，进一步确定了静息态α波功率的影响范围，并探讨了其他频带（θ波和β波）、反应时间、正确率等变量的关联。发现静息态α波功率和瞳孔基线尺寸、被试手性等因素间无显著关联，增强了研究结果的可靠性。

研究贡献与价值

这项研究为理解大脑静息态α波功率如何影响语言理解个体差异提供了重要见解。研究同时为未来涉及语言障碍人群的研究指明了方向，静息态α波功率可能成为衡量语言处理能力的重要指标。

研究通过精心设计的实验流程和严格的数据分析方法，为大脑功能架构与语言理解之间的关系提供了全面且细致的证据。未来研究可进一步验证静息态α波功率在不同人群中的适用性及其潜在的临床应用价值。