来自美国犹他州立大学心理学部的Nick Wan等人在Human Brain Mapping期刊上发文，探究了言语过程中的皮层血流动力学和Granger因果连接。研究结果表明：氧合/脱氧AUC分析都有显著的区域主效应；运动区域之间的网络连接在口头阅读时更强，语言区域之间的网络连接在静默阅读时更强。此外，作者对言语相关的fNIRS研究提出了一些建议：（1）预处理时使用小波滤波；（2）将非语音交流或语言控制任务纳入到研究设计中；（3）使用连通性分析以充分评估功能性语音任务在外侧裂周区对血流动力学反应的影响。
引言
fMRI和fNIRS都是用来研究言语和语言（speech and language）过程的无侵入式脑成像手段，但是和fMRI相比，fNIRS更加环境友好，被试甚至可以坐下来进行面对面的实时互动。此外，一些研究人员认为fNIRS的另一个重要优势是，与功能磁共振成像相比，其皮质血流动力学的测量不易受运动伪迹的影响，这使其成为一个评估功能言语和语言任务中的皮质激活模式的有效技术。此研究的目的是探究在阅读过程中和发音以及出声有关的言语过程中外侧裂区皮层血液动力学和功能连接强度。
许多因素均可将伪迹引入fNIRS血液动力学响应函数（HRF）。以往研究已表明头发厚度，皮肤肤色，组织密度和过度的头部运动都会干扰fNIRS信号的质量。 就fNIRS中的运动伪迹而言，头部运动可引起光学传感器装置（称为光极）的振动，或者导致传输或接收激光信号的某些光极与头皮之间失去偶联。运动伪迹的测量可能在特定fNIRS通道中以高幅度，高频率（Hz）尖峰或者看起来更类似于血液动力学响应函数的较低振幅，较低频率振荡出现。
与一般的运动伪迹不同，和语音相关的运动伪迹可能会也可能不会导致通道特定的变化。 例如，言语相关的下颚运动可以产生颞肌的收缩，导致跨越多个皮质区域的血流变化。另外，言语过程中呼吸模式的改变可以改变二氧化碳压力，导致脑血流量的变化，这可能影响fNIRS测量的整体变异性。比较单独行走与边说话边行走时所采集的fNIRS信号之间的差异，结果表明至少在眶额叶皮层fNIRS对于与行走有关的皮层激活敏感。
有关于对头部和语言相关运动对fNIRS信号的影响的研究。已有研究者使用滤波方法来减少与头部上下运动有关的运动伪像。这项研究仅限于对于一种类型的头部运动的区域（眼眶额叶皮层）激活。已有研究同时使用fNIRS和肌电图（EMG）测量了被试在完成功能性言语和语言任务时和下颚运动相关的颞叶皮层活动和颞肌肉活动。在他们的研究中，在口头或书面口头流利的任务block（在一个特定的类别下尽可能多的命名）之前是15秒的休息block。与写作任务相比，言语任务中的颞肌活动更大，但言语和写作在皮质下额叶和上颞区域产生相似的fNIRS活性。另外，在说话时EMG和fNIRS之间的测量相关性并不显著。这些结果表明，fNIRS主要测量大脑活动，这些测量不受言语相关的导致颞肌收缩的下颌运动的影响。
Balardin等人 （2017）评估了在朗读任务中的三种和交流相关的运动（点头，摇头和扬起眉毛）时HbO和HbR浓度值的变化（评估下颚运动）。这些研究人员将49通道的光极放置在14个右利手成年男性左半球上。扬起眉毛似乎是影响HbO-HbR关系、HbO和HbR浓度值变化的唯一条件。大声朗读似乎导致了主要在较低的额叶和颞叶区域信号的一定程度的变化，但后一个发现可能反映了只有朗读任务所需的语言过程。当使用下巴或胸带固定光极帽时，结果没有差异。静默阅读的控制条件使得成果更好解释，因为它会将发生在运动状态（朗读）和非运动状态（无声朗读）中的语言过程联系起来。
一些研究者认为，fNIRS可能是一种用于评估交流过程中的神经活动的有用技术，因为它可以最小程度地受到来自言语相关运动的伪迹影响。然而，与语言有关的运动对fNIRS测量和语言阅读有关的脑区氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度影响程度大小的问题尚未得到彻底解决。已有的滤波技术，如样条插值，小波最小描述长度（MDL）去漂移，主成分分析，卡尔曼滤波或基于相关性的信号改进（Brigadoi等，2014），可以减少与发音并发声有关的运动伪迹。显然，使用这些滤波技术作为言语任务数据分析的常规部分已经不为罕见，但是一些涉及言语产生任务的fNIRS研究尚未采用这些技术。对于言语运动和fNIRS测量可能存在的更大问题在于，外侧裂周区网络在言语和语言任务中非常活跃，但是没有研究探究言语运动对外侧裂周区网络内连接性质的影响。
研究人员已经使用各种成像方法来研究言语和语言任务中的大脑活动。由于成像技术在空间上的差异，因此使用不同的空间标准化方法可能难以确定言语和语言过程的确切位置。然而，很显然，外侧裂周区皮层中有许多脑区在阅读和发音的研究中经常活跃。主要包括运动皮层（M1），辅助运动区（SMA），左下额叶皮层（IFC），左上颞叶（STC)，以及左下顶叶（IPL）在朗读期间都表现出活跃性。除了M1之外，在静默阅读期间，记录这些区域的活动。另外，对于SMA在静默阅读期间的激活说法不一。
IFC，STC和IPL属于语言脑区，它们在静默阅读和口头阅读条件下均出现激活的是合乎逻辑的，因为这两项任务都涉对于心理词汇的语音学访问。假设运动区域（SMA，M1）在言语产生任务中比静默阅读任务条件下更活跃是合乎逻辑的，这是因为下颚运动，舌头运动和与发声相关的运动需要运动脑区激活而在静默阅读任务期间则不需要。最后，考虑到发音和发声之间的关系影响声轨运动学，研究者口头阅读期间运动区的神经激活程度更大的预期是合理的，因为其涉及沿着整个声道的震动。而和静默阅读、不发声阅读只涉及发音运动。
在口头阅读，发音不出声阅读以及静默阅读过程中测量皮层特定位置的血流动力学响应函数的结果相似性或差异，并不一定涉及在这些任务中与言语和运动相关的区域之间的网络激活模式。高级分析，如功能连接，有可能提供在阅读过程中和运动，语言以及运动到语言的有关网络性质的更多信息。研究大脑区域之间功能连通性的一种方法是格兰杰因果关系分析（Granger Causality analysis），它将信息流（也称为“转移熵”）从一个ROI评估到另一个。在格兰杰因果关系中，来自每个ROI的信号被用于统计模型，以预测其他ROI的后续信号，揭示“信息流”或区域之间的连通性。使用功能连接分析有可能使我们理解言语和语言的基本过程与网络而不是特定区域相关联的方式，并进一步识别不同的加工通路。
本研究的目的是进一步探讨在口头和非口语任务，包括口语阅读（嘴唇和下巴运动加发声），发音但不出声阅读（嘴唇和下巴运动但无声）或静默阅读（即无发音运动也不出声）来确定言语运动对fNIRS测量的影响程度。
研究问题一：三种阅读条件下和阅读相关的脑区fNIRS信号是否有显著差异？
研究问题二：在三个阅读任务中，五个ROI（IFC，STC，IPL，M1和SMA）中HRF的功能连通性是否不同？
相应地，针对实验一，研究者假设：如果说fNIRS信号极少地受到言语运动的影响，那么语言区（IFC,STC和IPL）在三种实验条件下没有差异。而运动区M1和SMA在完全使用声道的实验条件下（本实验中的口头阅读条件）更活跃，而在其他两种不需要发声的实验条件下不活跃。针对假设二，如果说fNIRS极少受到言语运动的影响，那么运动区SMA和M1之间的功能连接会因为实验条件的变化而变化，而在非运动区不存在功能连接。
方法
被试
十七名英语为母语的右利手成年人（5名女性; 20 - 27岁）参加了这项研究。两名被试由于之前的脑损伤被排除在外。 该研究得到了犹他州立大学机构审查委员会的批准。 所有参与者都签署了同意书，并给予20美元作为报酬。 根据“爱丁堡手册”确定每个参与者都是右利手。
实验任务
参与者完成三种不同类型的阅读任务：静默阅读（没有任何嘴巴动作地阅读屏幕上的段落），发音但不出声阅读（在阅读过程中模仿发音动作而不发声）和口头阅读。所阅读的内容均选自第十二版课堂阅读量表中的纪实段落，以引起中性情绪，长度在148到206字之间。所有的阅读材料都是在六年级的阅读水平上进行测量，并根据Harris-Jacobson Wide Range Readability Formula (Harris & Sipay, 1985)对内容复杂度进行控制。 被试坐在距离屏幕（18× 11英寸）20英寸的位置上，文字使用New Courier大小18号字体显示。
每个被试完成了三个阅读block，每个block包含三个一分钟的阅读段落（口头阅读，静默阅读和发音但不出声阅读）。在这些block中，每个阅读任务由包含注视点的12s刺激间隔（ISI）所划分。 在每个block之前和最后一个阅读block之后均有60秒的休息时间。在休息期间，要求被试主试屏幕中正中央的十字，并且放松自己。使用三种不同的文章段落呈现顺序来解释可能存在的顺序效应。
实验程序
在每一种任务开始之前都对被试进行训练。在训练过程中，实验主试要监督被试的对阅读规则的遵守情况。在正式实验中没有练习阶段。当练习顺利结束时，再把NIRS的帽子放置在被试的头上。
数据获取
数据获取使用日立ETG-4000设备，两块3×5的光极板，一共有44个通道。根据10-20系统对发射光极和接收光极进行放置。将两个探头组并排放置在头部左侧，前部探头的最近角落尽可能靠近左眼角，这样做的目的是尽可能较大地覆盖左半球。在正式开始记录数据之前，根据日立ETG-4000校准指南，进行近红外增益质量检查，以确保数据采集质量。
3D定位仪
通过Polhemus PATRIOT数字化仪通道配准分析选择感兴趣区域（ROI）。被试完成实验以后，去掉光极，戴着光极帽进行定位。先定五个参考点，再对M1, SMA, IFC,STC, 和 IPL五个ROI的发射光极以及接收光极。对基于MRIcro配准的其通道重叠面积大于等于50％的所有位置进行平均。
数据预处理
依据 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)方法进行滤波。在onset点之前有12秒休息的刺激间间隔阶段作为基线，通过基线矫正去除随时间推移产生的与任务无关噪声和信号漂移。最后使用ROI来代表每一个被试的多个通道，选择使用NIRS_SPM空间配准过程中重合阈值大于50%的通道作为ROI中的通道。分析中使用的波形的周期是针对每个被试单独确定的。对于假定是周期性的信号s(t)来说，假设其周期是T0，其在时间
，将具有L次谐波的傅立叶级数用于信号。也就是说，对于T0和相应的基本频率
，s(t)被表示为傅里叶级数：
系数{a0,a1,bi....aL,bL}被选择用来通过时间间隔的方法最小化e(t)。更明确来说，N将时间（Tstart, Tend）进行均匀间隔成为t1，t2,t3...tN. 矩阵方程如下图,将T0用作起始和结束时间点来计算曲线下面积（AUC）。使用Matlab中的标准梯形函数计算氧化和脱氧波形的AUC.
数据分析
初步方差分析表明三种条件的先后顺序没有显著差异（P> 0.05）。 因此，在整个数据分析过程中直接将相同实验条件下的数据整合在一起。研究者进行了两个二因素被试内方差分析： 一个用于氧合的HRF AUC分析，另一个用于脱氧的HRF AUC分析，以确定在口头阅读，发音不出声阅读，和静默阅读任务期间的fNIRS信号在和阅读有关的皮层区域中是否具有显著差异。三种实验条件和ROI（M1, SMA, IFC, STC, and IPL）作为被试内因素。所有的主效应和交互作用都是使用Greenhouse-Geisse校正来检验潜在的违反球形假设的情况。事后分析通过两两比较对主效应进行了分析，对相互作用进行了配对样本t检验。
使用Multivariate Granger Causality toolbox进行时域功能连接分析，以确定在和外侧裂区域和语言区域有关的IPL，STC，IFC以及和运动区域有关的SMA，M1是否存因果关系。通过对数似然度F来衡量其因果关系，其中整个模型包括一个ROI的血流动力学信息回归到第二个ROI的血液动力学响应。为了说明多重比较，使用FDR来校正显著性值（p值）。
结果
曲线下面积
研究问题一涉及五个ROI（M1，SMA，IFC，STC和IPL）在三种实验条件之间的氧合（HbO）和脱氧（HbR）浓度值的潜在差异。下图显示了时间锁定到每个任务的开始时所有ROI的HbO和HbR信号波形。
对HbO进行二因素重复测量方差分析发现，脑区的主效应显著F (2.61,62.17) = 3.73,
p< .05, <!--[if !vml]-->
<!--[endif]-->）. 通过两两比较发现STC比运动区M1 (Cohen’s d=0.93)以及SMA(Cohen’s d=1.49)具有更高的 AUC浓度值（p<0.05）。但是阅读任务类型的主效应以及阅读任务类型和脑区的交互效应均不显著。对于HbO的分析结果发现与研究假设一一致。
对HbR进行二因素重复测量方差分析，结果发现脑区的主效应显著F (2.49,54.13) =
16.28, p < 0.001, <!--[if !vml]-->
<!--[endif]-->）。对三种阅读任务类型条件下的AUC浓度值进行两两比较
结果发现三个语言区（IFC,STC和IPL）均比M1和SMA高（p<0.05）。阅读任务类型条件主效应不显著，但是脑区和阅读任务类型交互效应显著F (3.86, 54.13) =3,98, p< .01, <!--[if !vml]-->
<!--[endif]-->。进行配对样本t检验进一步探究口头阅读、静默阅读以及发音但不出声阅读三种条件下的浓度值是否存在显著差异。口头阅读比静默阅读条件下在IFC [t(14)=2.43, p<0.05, d=1.49], STC区域[t(14) = 2.99, p< .01, d = 1.59]AUC浓度值显著高。口头阅读比发音但是不出声阅读条件下的AUC浓度值在IFC [t(14) = 7.34, p < .001, d = 3.92]和STC区域[t(14) =2.76, p< .05, d = 1.47]显著要高。
功能连接分析
研究者第二个想探究的问题是三种阅读任务类型条件下各个脑区之间的功能连接是否有显著差异。研究者报告每个ROI之间具有最大似然函数的预测模型。左侧的表格呈现的是似然比F的 log值以及显著水平。计算实验任务之间的因果密度以确定结点内任务之间的显著性。
三种实验条件下均有显著的语言区域连接组和运动区连接组。正如研究者所预期的那样，在含有运动成分的任务中（口头阅读和发音但不出声阅读条件）运动区到语言区连接显著，但是对于静默阅读任务而言则不是如此。
口头阅读产生了从IFC到STC再到IPL的重要语言区域连接，以及从动作区域SMA到M1的显著连接。在IFC和SMA之间，STC和SMA之间以及IPL和SMA之间均出现了显著的双向连接，揭示了运动区到语言区的连接。从IFG到M1的功能连接显著。
发音但不出声阅读条件下的运动-语言区的脑网络和口头阅读条件下的脑网络相似，在IFG和SMA之间，STC到SMA之间的存在显著的双向功能连接，而从IFG到M1存在显著的单向功能连接。但是在发音阅读条件下IPL和SMA之间功能连接不显著。
静默阅读条件下的语言区和运动区的脑连接和前两种实验条件下相同。但是运动区到语言区连接相差较大：STC和SMA之间的功能连接很明显，但是IFG和SMA之间的连接和前两种实验条件不同，IFG到SMA单向连接。除此以外，IFC 和M1之间功能连接不显著。
关于得到的连接，有三点需要我们特别注意：
(a)三种实验条件下的语言区因果密度从口头实验条件到发音阅读条件下出现增长，其值为0.202，p<0.001，与发音阅读条件相比，静默阅读的因果密度增加，其值为0.0085，p<0.001；
(b)从IFC到SMA的功能连接在口头阅读条件下具有最大的传递熵，高于发音阅读条件下的传递熵，但是在静默阅读任务中传递熵的值不显著（因果密度为0.0075，p<0.001）；
(c)运动区和语言区的功能连接强度从口头阅读到发音阅读逐渐变弱（IPL-SMA网络在口头阅读条件下显著但是在发音阅读条件下不显著），又从发音阅读条件到静默阅读条件变弱（IFG-M1网络在发音条件下显著但是在静默条件下不显著）。
总之，尽管在三种实验条件下五个ROI之间的连接形式比较相似，但是连接强度随着任务的不同而有所差异， 尤其是对于涉及到语言和运动整合的脑区来说。另外，传统的语言脑区（IFC, STC和IPL）之间的连接强度会随着运动区的参与而增加。
结论
fNIRS是一种记录口语任务中脑皮层神经活动的有效工具，因为它可以降低头动对实验结果的影响。本研究表明运动区ROI和非运动区ROI之间的功能连接会受到语言运动的影响。研究者向大家推荐了三个至关重要的步骤：预处理时使用小波滤波；加入一个非言语任务组作为控制组；进行功能连接分析以明确言语运动对外侧裂网络的影响。
参考文献：
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, 181–191
Wan, N., Hancock, A. S., Moon, T. K., & Gillam, R. B. . A functional near‐infrared spectroscopic investigation of speech production during reading. Human Brain Mapping.
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