我们研究的目标是将行为与大脑活动相关联。精确的行为测量和成像技术使我们能够阐明脑-行为之间的关系。
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我们研究的目标是将行为与大脑活动相关联。精确的行为测量和成像技术使我们能够阐明脑-行为之间的关系。
本方法论文的目的是描述如何实施一种神经影像技术,以研究两个相似任务所涉及的互补性脑部过程。通过在功能性磁共振成像(fMRI)扫描仪中记录被试执行任务时的行为,并利用血氧水平依赖信号,可将行为表现与脑活动相关联。我们测量行为表现,以便筛选出正确试验——即被试正确完成任务的试验,从而进一步分析与正确表现相关的脑信号。相反,如果被试未能正确完成任务,而将这些错误试验与正确试验合并分析,则会引入并非仅针对正确表现的试验数据。因此,在许多情况下,这些错误本身也可用于与脑活动进行相关性分析。我们描述了在本实验室中用于研究抑制自动反应过程中脑功能的两项互补性任务:Stroop1任务和反向眼跳任务(anti-saccade tasks)。情绪Stroop范式要求被试报告叠加在情绪性面孔上的“词语”内容,或报告面孔刺激的“表情”内容1,2。当词语与面部表情所指的情绪不一致时,便会产生需报告内容与自动阅读内容之间的冲突。被试必须解决词语阅读与面部表情识别这两种同时竞争的认知过程之间的冲突。我们本能地倾向于读出词语,从而形成强烈的“刺激-反应(SR)”关联;因此,抑制这些强烈的SR关联较为困难,被试容易出错。克服这一冲突并把注意力从面部或词语上转移,要求被试抑制通常会将注意力引向更显著刺激的自下而上加工过程。同样,在反向眼跳任务3,4,5,6中,使用提示线索引导注意力至外周刺激位置,但要求眼球运动至其镜像对侧位置。我们再次通过记录被试的眼球运动来测量行为表现,从而将行为反应分类为正确试验和错误试验7,并进一步与脑活动进行关联分析。如今,神经影像技术使研究人员能够测量正确与错误试验中不同行为表现,这些行为反映了不同的认知过程,并可精确定位参与其中的不同神经网络。
1. 进入磁共振成像室前
2. 任务概述与训练
3. 扫描仪与眼动追踪设置
4. 扫描程序
5. fMRI 分析
6. 代表性结果
分析结果显示,在扫描期间记录到的情绪 stroop 任务和抗扫视任务中,某些脑区表现出相关性。情绪 stroop 范式的分析结果表明,表情、指令和脑区这三个因素之间存在交互效应,但表情的主效应不显著,指令的主效应也不显著2。我们发现,当面部表情与叠加的情绪词汇不一致时,因报告书面词汇而产生的这种不一致性会导致左侧 IFG 的 BOLD 信号强度升高2(图 2)。与一致性条件相比,不一致性条件下信号强度的增加具有统计学意义,其中“快乐—一致”条件显示出最大的差异2。
最重要的是,三种测试的不一致条件(悲伤、快乐和中性)的反应时(RT)预测了左侧额下回(IFG)的BOLD信号较所有一致条件有所增强(图3)。在本项分析中,我们专门考察了反应时,并进行了回归分析,以检验不一致与一致条件下的反应时是否能够预测该脑区内的BOLD信号活动(图3)。我们发现,在报告快乐、中性和悲伤表情词时,反应时可解释左侧IFG活动变异的81%2。较高的反应时预示着更强的左侧IFG激活,其中不一致的悲伤条件相较于其他所有表情条件产生了最高的反应时/信号强度比值。我们采用与上述类似的方法分析了抗扫视范式,以便能够比较两个活动网络。在此示例中,我们发现抗扫视任务相较于顺扫视任务并未引起左侧IFG信号的增强。更多细节请参见Ford et al. (2007)。

图1. 一个不一致试验的示例(带有快乐表情的面部图像上叠加了“SAD”一词)。实验将首先呈现注视点(1秒),随后呈现面部刺激(250毫秒),接着是掩蔽图像(2秒),参与者需在此期间进行按键反应。

图 2. 所有固定状态下的体积数据均用作基线。误差条表示平均值的标准误(SEM)。与协调表情相比,不协调表情(快乐、中性、悲伤)显示出显著更大的BOLD信号变化2。插图显示了左额下回(IFG),该区域通过功能定位方法确定,所用对比条件为第5.2节所述的在“关注词语”指令条件下,不协调情绪Stroop任务与协调条件之间的对比。

图3. 在“注意词语”指令期间,不一致-一致条件对比显示反应时间(RTs)与BOLD信号强度之间存在正相关关系。该图展示了所有10名受试者在六种条件下的平均反应时间和BOLD信号。误差线表示平均值的标准误(SEM)2。

图 4. 每种表情向受试者呈现两次。第一行为一个试验区块中单次试验序列的示意图。下方部分为用于发现参与情绪面部表情处理的脑区的双伽马血流动力学响应函数(HRF)示意图。
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确定脑区依赖于在扫描任务之间建立准确的对比(例如,在斯特鲁普任务中,情绪与面部表情的不一致条件与一致条件进行对比;或反向扫视与正向扫视的对比),以生成与任务相关的脑激活图谱。当在扫描过程中同步采集被试的行为数据时,可以通过剔除被试出现错误的试验来进一步优化这些功能图谱。若错误试验的数量足够多,还可单独构建这些错误试次的功能图谱3,4,5,6。尤为重要的是,在分析斯特鲁普任务的反应时发现,不一致条件下反应时间较长的个体,其左侧额下回(IFG)的BOLD信号也更高。如果我们未采集这些行为数据,就无法获得关于前额叶皮层功能的新见解2。
该技术可用于测量与特定行为(如正确试验和错误试验)相关的大脑区域活动模式7,所用指标包括按钮按压2或眼动记录。使用这些技术的难点在于,行为数据的时间精度可达毫秒级,而来自血流的功能性数据(BOLD信号)时间分辨率为4-5秒(图4),两者之间需进行精确的时间关联。因此,若要研究与特定行为相关的神经活动,必须考虑血流动力学反应所固有的延迟。...
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由加拿大自然科学与工程研究理事会(NSERC)资助给约克大学健康学院JFXD,作者SO获得安大略省问题赌博研究中心(OPGRC)的博士生研究经费。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 3-Tesla MRI 机器 | 西门子 Magnetom Trio(德国埃尔朗根) | ||
| iViewX 眼动追踪 | SensoMotoric Instruments, Inc. | ||
| BrainVoyager QX 软件 | Brain Innovation,荷兰马斯特里赫特 | ||
| 四按钮操纵杆 | Current Designs, Inc.,美国宾夕法尼亚州费城 | ||
| <强>表1. 特定试剂与设备。 |
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A correction was made to Correlating Behavioral Responses to fMRI Signals from Human Prefrontal Cortex: Examining Cognitive Processes Using Task Analysis. Joseph DeSouza and Laura Pynn middle initials were omitted at publication.
These have been corrected to:
Joseph F.X. DeSouza
Laura K. Pynn