解码跨模态感觉运动同步:利用功能网络和效率网络揭示一个通用网络

《Biological Psychology》:Decoding cross-modality sensorimotor synchronization: Unveiling a general network using functional and efficiency networks

【字体: 时间:2026年02月08日 来源:Biological Psychology 2.9

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  功能近红外光谱(fNIRS)揭示听觉与视觉传感器运动同步的跨模态小世界网络特性及 hubs 节点

  
牛若宇|唐瑞新
南京大学心理学系,南京 210023,中国

摘要

听觉是感觉运动同步的主要模式,但在视觉连续刺激下,这种优势会消失。感觉运动同步(SMS)的内在处理过程是特定于模态的还是跨模态的,目前尚不清楚。我们进行了一项同步-延续敲击任务,使用了不同的模态(视觉/听觉)和时间结构(离散/连续),同时记录了一组外侧皮质区域的fNIRS信号。我们根据HbO时间序列构建了基于fNIRS的功能连接网络(通道间的成对皮尔逊相关性,经过稀疏阈值处理),并量化了包括小世界性和介数中心性在内的图论指标。在各种条件下,网络都显示出小世界结构,FP、dlPFC和pre-SMA在样本皮质网络中表现出相对较高的介数中心性,这与它们作为枢纽节点的角色一致。探索性格兰杰因果分析进一步表明,从感觉区域到IPL以及这些枢纽节点存在方向性的连接模式,枢纽节点之间也存在相互作用。总体而言,我们的发现描述了fNIRS采样区域内一个类似枢纽的皮质子网络,该网络可能支持不同条件下的同步。

引言

感觉运动同步(SMS)是指运动动作与外部节奏信号的协调,不仅涉及线索的检测,还包括预期时间和认知处理(Balasubramaniam, 2006; Iversen and Balasubramaniam, 2016; Keller and Repp, 2008)。它在日常活动中起着重要作用,如行走、跳舞或演奏音乐,其中感知和运动必须在时间上对齐。在各种感觉模态中,听觉节奏通常被认为比视觉节奏更有利于支持SMS,这可能是由于听觉系统和运动系统之间的紧密连接(Keller and Repp, 2008; McAuley and Henry, 2010)。有一种突出的理论认为,视觉时间信息被重新编码为类似听觉的格式,以实现有效的同步(Guttman et al., 2005)。然而,最近的研究挑战了这种听觉优势,表明视觉连续且生态上有效的刺激(如移动物体)可以导致与听觉刺激相当的分类表现(Colley et al., 2018; Gan et al., 2015; Hove et al., 2013, 2010, Iversen et al., 2015, Varlet et al., 2014, Varlet et al., 2012, Zelic et al., 2016)。这些发现表明,视觉运动可能更直接地参与SMS机制,而不一定需要通过听觉重新编码(Gan et al., 2015, Grahn, 2012, Su, 2014)。然而,一个基本问题仍未得到解答:是特定于模态的处理路径驱动SMS,还是依赖于跨模态共享的超模态时间机制。
为了进一步研究SMS的神经基础,并明确其潜在机制是特定于模态的还是超模态的,除了观察可测量的表现外,还需要检查大脑协调的结构。虽然听觉SMS传统上与听觉-运动通路相关(Honing et al., 2018; Jarvis, 2019; Lewis and Van Essen, 2000; Merchant and Honing, 2014; Nieder and Mooney, 2020; Seltzer and Pandya, 1994),特别是听觉皮层和前补充运动区(pre-SMA),但这条通路可能无法完全解释由视觉运动驱动的同步。如果视觉SMS依赖于听觉重新编码,我们预计在听觉相关区域会观察到类似的神经特征,例如节点效率的增加。相反,如果视觉运动涉及不同的处理机制,即使行为表现相似,大脑区域的功能贡献也可能不同。鉴于SMS涉及多个空间分布的区域协同工作,单独检查各个大脑区域可能会忽略整个系统的效率和整合(Rubinov & Sporns, 2010)。通过对大脑网络进行图论分析——特别是使用小世界拓扑结构,可以全面评估网络的全球效率和节点的局部重要性(Barahona and Pecora, 2002; Jinhu et al., 2004; Nguyen et al., 2012; Wang et al., 2010; Wu et al., 2008)。通过比较不同感觉模态和时间结构下的全球和局部网络属性,我们可以更深入地了解支持视觉同步的神经机制(Bassett & Sporns, 2017),并确定视觉优势是否源于独特的网络配置。
尽管之前的研究已经确定了与SMS相关的大脑网络(Chauvigné et al., 2014; Fujioka et al., 2012; Nozaradan et al., 2012),但对于具体涉及的节点仍没有统一的意见。目前尚不清楚在不同模态和时间结构下,是否可以识别出一致的跨模态皮质网络特征。为了研究不同模态和时间结构下与SMS相关的皮质网络特征,本研究采用了一个简单的同步敲击任务,并使用功能性近红外光谱(fNIRS)记录神经信号,涵盖了之前被认为与SMS相关的皮质区域,包括听觉和视觉皮层,以及更高层次的区域,如背外侧前额叶皮质(dlPFC)、前补充运动区(pre-SMA)和下顶叶(IPL)(Chen et al., 2008; Grahn and Brett, 2007)。从这个探针配置中得出的功能连接网络在SMS任务期间表现出小世界特性。选择局部效率相对较高的节点作为候选枢纽节点,进一步研究条件间的差异及其与行为表现的关联,因为与效率相关的指标可以反映网络内的整合作用。最后,我们使用探索性格兰杰因果分析探索了节点之间的潜在方向性连接,并得出了一个方向性网络表示。这种方法扩展了传统上对SMS相关皮质网络的看法,允许对区域间通信有更动态的理解。
因此,为了阐明感觉运动同步的神经基础,本研究旨在评估观察到的皮质模式是更符合特定于模态的处理,还是符合超模态时间机制。为了解决这些问题,我们使用fNIRS(HbO信号)来量化SMS期间的大脑网络组织。尽管fNIRS反映的是较慢的血流动力学动态,并不是为了解决毫秒级的神经时间而设计的,但本研究关注的是SMS期间大脑区域间的持续、块级协调。因此,我们的推断仅限于相对较慢的块级皮质协调,而不是快速的神经同步。fNIRS能够在自然的坐姿设置中记录手指敲击过程,同时覆盖本研究采样的外侧前额叶、前运动区、顶叶和特定感觉皮层。我们提出了以下假设:

假设1

在SMS期间测量的样本皮质网络中,一部分节点将表现出一致的较高拓扑中心性,这与它们作为枢纽节点的角色一致。

假设2

感觉区域、IPL和前额时间相关区域之间的连接强度和潜在的方向性会因模态和时间结构而异,这与条件依赖的层次时间路径的参与一致。

部分摘录

参与者

根据G*power公式,所需的最小样本量为24人(效应大小 f = 0.25,α err prob = 0.05,功效 = 0.8)。本研究招募了24名右手参与者(年龄:26.29 ± 3.05岁),包括8名男性和16名女性。参与者在实验测试前需要签署知情同意书。所有临床测试都得到了南京大学伦理委员会的批准(编号NJUPSY202404002),并按照批准的标准进行。

标准化绝对误差得分

重复测量方差分析显示,标准化绝对误差得分(NAES)没有显著的主效应(模态:F1,23 = 0.88,p =.36,η2p = 0.037;时间结构:F1,23 = 0.64,p =.87,η2p =.001)。但观察到了显著的交互作用(F1,23 = 73.34,p <.001,η2p =.761)。简单效应分析显示,在听觉模态下,离散刺激的NAES高于连续刺激(t23 = 6.694,p <.001);在视觉模态下,离散

讨论

在这项研究中,我们通过比较不同感觉模态和时间结构组合的标准化绝对误差得分(NAES)来研究感觉运动同步(SMS)任务中的行为表现。为了探究与SMS相关的神经过程,我们检查了基于fNIRS血流动力学信号构建的功能大脑网络的拓扑特性。与先前的研究结果一致,参与者在听觉-离散和视觉-连续条件下表现最好

局限性

本文也存在一些局限性:首先,我们的fNIRS蒙太奇仅采样了部分外侧皮质区域,没有涵盖已知对时间有贡献的皮下和内侧结构(例如基底节、丘脑、小脑)。因此,类似枢纽的属性和基于GC的方向性应解释为相对于采样的皮质网络,而不是整个大脑时间网络的全面证据。同时,虽然我们的3D数字化仪

伦理批准

本研究遵循了《赫尔辛基宣言》的伦理准则,并得到了南京大学心理学系的伦理委员会批准(编号NJUPSY202404002)。

资助

本研究得到了中国国家自然科学基金(项目编号#31571131)对R.T.的资助。

CRediT作者贡献声明

唐瑞新:撰写 – 审稿与编辑,撰写 – 原始草稿,可视化,验证,监督,软件,方法学,资金获取,正式分析,数据管理,概念化。牛若宇:撰写 – 原始草稿,可视化,验证,软件,方法学,正式分析,数据管理,概念化。

写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明

作者声明在本文的任何部分均未使用生成式AI或AI辅助技术。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

致谢

参与同意

已从所有参与研究的个体参与者处获得了书面知情同意。始终尊重人类参与者的隐私权。

数据和代码可用性声明

数据可向作者请求获取。
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