簡述多感覺通道信息整合的研究進展

遠雪霏

(北京大學心理學系,北京 100871)

簡述多感覺通道信息整合的研究進展

遠雪霏

(北京大學心理學系,北京 100871)

我們每天都在接受來自不同感覺通道的信息，大腦整合這些信息的機理是近年來認知神經科學領域的熱門課題。在大量行為實驗，神經生理學研究基礎上前人得到了關于多感覺通道信息整合的許多研究成果。本文將回顧近50年來該領域的主要進展，并給出相應的評價和見解。

多感覺通道信息 信息整合

1 引言

我們的周圍存在著大量來自不同感覺通道的信息,人腦如何整合這些信息以得到關于世界一致統一的概念是近年來認知神經科學領域的熱門課題。早在二十世紀末,研究者就已發現上丘腦上存在具有多感覺通道信息整合功能的神經元[1],并發現了多感覺通道信息整合的一些基本規律[2-3]。近十年的研究表明,多感覺通道信息整合不僅僅只在高水平的認知腦區完成,在低水平的初級皮層也會以前饋的方式完成[4],并且在傳統理論中負責單感覺通道信息加工的腦區也可能參與[5]。

本文將回顧近年來多感覺通道信息整合的主要研究成果,包括其特點,主要研究手段,神經機制等,并給出一定的評價和見解。

2 多感覺通道信息整合的特點

多感覺通道信息加工是受注意調控的。研究表明,動物和人類對多感覺通道聯合刺激的反應會大于單一感覺模塊激活的效應疊加[6],而選擇性注意某單一感覺通道信息可以調控這種效應。當人把注意集中在視聽覺信息中其中一個通道的信息時,信息加工的聯合激活就被顯著削弱了[7]。

此外,多感覺通道的信息加工還受個體生理差異和人格特質影響。年齡對多感覺通道信息加工就有影響。研究者發現,老年人可能有更強的多感覺通道信息整合[8]。疾病和人格特質對多感覺通道的信息加工也有影響。例如,自閉癥兒童比正常兒童有更多的言語視聽覺信息整合障礙,這有可能是他們不能與人進行有效的面對面交流的原因[9]。此外,人格特質也會影響人對多感覺通道信息的加工。容易恐懼的人在整合信息時容易分配給消極刺激較大的權重[10]。

3 多感覺通道信息整合的研究方法及手段

多感覺通道信息加工研究有多種方法,包括腦電(EEG),腦磁(MEG),正電子發射斷層成像(PET),功能性磁共振成像(fMRI)等。PET和fMRI空間分辨率較高,它們能很好地定位多感覺通道信息整合的腦區,但是由于技術固有的時間分辨率的限制,它們不能揭示出多感覺通道信息交互作用的神經通路。另外一些研究是應用腦電圖和腦磁圖的手段完成的,研究者可以據此精確地考察信息整合發生的時間。如早期整合發生在刺激呈現后約40-46ms,后期整合約為120-130ms[11]。此外,在ERP實驗中,研究者考察了ERP的峰值在單感覺通道和雙感覺通道下的平均值[12]。但是這類范式的問題在于,研究者檢測的信號往往是全腦各個區域反應的綜合,因此這類研究的結果解釋往往有其他可能[13]。

4 多感覺通道信息整合的神經機制

上丘腦是多感覺通道信息整合的主要腦區,研究者通過單細胞記錄的方式發現在上丘腦發生的整合可以提高被試對時空上一致的多感覺通道刺激的反應強度和速度[14]。這也提高了經由上丘腦調控的行為反應的可靠度和準確率[15]。

此外,早期研究表明,在基底神經節有對多感覺通道信息反應的神經元[16],這意味著基底神經節可能參與了多感覺通道信息的整合。在進一步的研究中,研究者發現聽覺與軀體感覺信息可以在新紋狀體被整合[17],在尾狀核與黑質有能對多感覺通道信息進行反應的神經元,能進行類似于上丘腦中的信息整合[18]。

另外,利用fMRI等手段,研究者還發現了一系列負責多感覺通道信息整合的高級聯合皮層。如Bremmer等人的研究中,發現了人腦的頂內溝和腹側運動前區對于視覺,聽覺和觸覺通道同時呈現的刺激出現了神經活動的增強。研究者指出在頂內溝的神經活動增強可能意味著它是人在進行多模塊運動知覺時與獼猴的V I P區(ventral intraparietal area)相對應的區域[19]。在未來的研究中,這種從動物實驗中定位的腦區將會繼續指導研究者在人腦中搜尋對應的腦區,以揭示更深入的神經機制。

5 結語

回首過去近五十年的成果,多感覺通道信息整合的研究大體上遵循了三條主線:一條是以行為實驗結合fMRI,ERP等技術來揭示多感覺通道信息整合的神經機制。另一條是在自然生態環境下研究信息的整合,所使用的刺激更接近于真實的刺激,如生物運動,言語信息等等。第三條主線是根據已有的實驗數據建立合適的數學模型,如貝葉斯模型,通過數據擬合的程度以及模型的預測力來修正模型,使信息整合的過程得以量化。

在過去的近五十年中,關于多感覺通道信息整合的研究有了長足的進展,我們對信息整合的特點和機制有了更深入的了解,這為臨床上一些疾病的診斷和治療提供了幫助。同時,在人工智能,機器人領域也產生了革命性的影響,可以預見,該領域的研究不但有廣闊的科研前景,還有巨大的社會效益和商業價值。

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[19]F.Bremmer et al., Neuron 29, 287 (2001).