简述多感觉通道信息整合的研究进展

远雪霏

(北京大学心理学系,北京 100871)

简述多感觉通道信息整合的研究进展

远雪霏

(北京大学心理学系,北京 100871)

我们每天都在接受来自不同感觉通道的信息，大脑整合这些信息的机理是近年来认知神经科学领域的热门课题。在大量行为实验，神经生理学研究基础上前人得到了关于多感觉通道信息整合的许多研究成果。本文将回顾近50年来该领域的主要进展，并给出相应的评价和见解。

多感觉通道信息 信息整合

1 引言

我们的周围存在着大量来自不同感觉通道的信息,人脑如何整合这些信息以得到关于世界一致统一的概念是近年来认知神经科学领域的热门课题。早在二十世纪末,研究者就已发现上丘脑上存在具有多感觉通道信息整合功能的神经元[1],并发现了多感觉通道信息整合的一些基本规律[2-3]。近十年的研究表明,多感觉通道信息整合不仅仅只在高水平的认知脑区完成,在低水平的初级皮层也会以前馈的方式完成[4],并且在传统理论中负责单感觉通道信息加工的脑区也可能参与[5]。

本文将回顾近年来多感觉通道信息整合的主要研究成果,包括其特点,主要研究手段,神经机制等,并给出一定的评价和见解。

2 多感觉通道信息整合的特点

多感觉通道信息加工是受注意调控的。研究表明,动物和人类对多感觉通道联合刺激的反应会大于单一感觉模块激活的效应叠加[6],而选择性注意某单一感觉通道信息可以调控这种效应。当人把注意集中在视听觉信息中其中一个通道的信息时,信息加工的联合激活就被显著削弱了[7]。

此外,多感觉通道的信息加工还受个体生理差异和人格特质影响。年龄对多感觉通道信息加工就有影响。研究者发现,老年人可能有更强的多感觉通道信息整合[8]。疾病和人格特质对多感觉通道的信息加工也有影响。例如,自闭症儿童比正常儿童有更多的言语视听觉信息整合障碍,这有可能是他们不能与人进行有效的面对面交流的原因[9]。此外,人格特质也会影响人对多感觉通道信息的加工。容易恐惧的人在整合信息时容易分配给消极刺激较大的权重[10]。

3 多感觉通道信息整合的研究方法及手段

多感觉通道信息加工研究有多种方法,包括脑电(EEG),脑磁(MEG),正电子发射断层成像(PET),功能性磁共振成像(fMRI)等。PET和fMRI空间分辨率较高,它们能很好地定位多感觉通道信息整合的脑区,但是由于技术固有的时间分辨率的限制,它们不能揭示出多感觉通道信息交互作用的神经通路。另外一些研究是应用脑电图和脑磁图的手段完成的,研究者可以据此精确地考察信息整合发生的时间。如早期整合发生在刺激呈现后约40-46ms,后期整合约为120-130ms[11]。此外,在ERP实验中,研究者考察了ERP的峰值在单感觉通道和双感觉通道下的平均值[12]。但是这类范式的问题在于,研究者检测的信号往往是全脑各个区域反应的综合,因此这类研究的结果解释往往有其他可能[13]。

4 多感觉通道信息整合的神经机制

上丘脑是多感觉通道信息整合的主要脑区,研究者通过单细胞记录的方式发现在上丘脑发生的整合可以提高被试对时空上一致的多感觉通道刺激的反应强度和速度[14]。这也提高了经由上丘脑调控的行为反应的可靠度和准确率[15]。

此外,早期研究表明,在基底神经节有对多感觉通道信息反应的神经元[16],这意味着基底神经节可能参与了多感觉通道信息的整合。在进一步的研究中,研究者发现听觉与躯体感觉信息可以在新纹状体被整合[17],在尾状核与黑质有能对多感觉通道信息进行反应的神经元,能进行类似于上丘脑中的信息整合[18]。

另外,利用fMRI等手段,研究者还发现了一系列负责多感觉通道信息整合的高级联合皮层。如Bremmer等人的研究中,发现了人脑的顶内沟和腹侧运动前区对于视觉,听觉和触觉通道同时呈现的刺激出现了神经活动的增强。研究者指出在顶内沟的神经活动增强可能意味着它是人在进行多模块运动知觉时与猕猴的V I P区(ventral intraparietal area)相对应的区域[19]。在未来的研究中,这种从动物实验中定位的脑区将会继续指导研究者在人脑中搜寻对应的脑区,以揭示更深入的神经机制。

5 结语

回首过去近五十年的成果,多感觉通道信息整合的研究大体上遵循了三条主线:一条是以行为实验结合fMRI,ERP等技术来揭示多感觉通道信息整合的神经机制。另一条是在自然生态环境下研究信息的整合,所使用的刺激更接近于真实的刺激,如生物运动,言语信息等等。第三条主线是根据已有的实验数据建立合适的数学模型,如贝叶斯模型,通过数据拟合的程度以及模型的预测力来修正模型,使信息整合的过程得以量化。

在过去的近五十年中,关于多感觉通道信息整合的研究有了长足的进展,我们对信息整合的特点和机制有了更深入的了解,这为临床上一些疾病的诊断和治疗提供了帮助。同时,在人工智能,机器人领域也产生了革命性的影响,可以预见,该领域的研究不但有广阔的科研前景,还有巨大的社会效益和商业价值。

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