揭示数值处理的感知运动基础：一项功能性近红外光谱（fNIRS）研究

《NeuroImage》：Unveiling the Sensorimotor Basis of Numerical Processing: A Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) Study

数字比较与抓握动作的神经机制研究：fNIRS揭示的具身认知证据

　　在人类的认知过程中，数字处理与手部动作之间存在着密切的联系。这一现象不仅体现在日常生活中，也广泛存在于各种复杂的认知任务中。研究表明，这些互动背后的具体神经机制仍不明确，因此本研究旨在探索这些关联的神经基础，并进一步分析个体差异如何影响这种联系。通过使用功能性近红外光谱（fNIRS）技术，研究者记录了参与者在执行数字大小比较任务和手部抓握任务时的脑部活动情况，并将其与控制条件下的颜色命名和手部挤压任务进行对比。

### 数字处理与手部动作的神经关联

数字处理涉及对数量信息的感知、估计和操作，而手部动作则包括物体的抓取和移动等行为。这些功能在大脑中有着共同的神经基础，尤其是在后顶叶皮层区域。研究发现，在进行数字大小比较和手部抓握任务时，左顶叶后部皮层和楔前叶区域出现了显著的血流动力学活动，而在控制条件（颜色命名和手部挤压）下，这些区域并未显示出类似的激活模式。这一发现表明，这些区域在数字处理和手部动作之间存在特定的神经关联，而不仅仅是普遍的运动或认知功能。

进一步的分析表明，在左顶叶的某个子区域，参与者在数字处理任务中的表现与其神经活动水平存在显著相关性。这意味着，该区域的功能特异性可能与个体的数学能力有关。此外，研究还发现，右下额叶皮层的某个小区域在数字处理任务中显示出与计算表现相关的活动，这提示我们该区域可能在数字处理与动作控制之间扮演着独特的角色。

### 个体差异对神经活动的影响

研究者还发现，随着个体数学能力的提高，数字处理和手部动作之间的神经活动呈现出更高的特异性。例如，在左顶叶后部皮层区域，数学能力较强的参与者在数字比较和抓握任务中显示出更明显的功能分化。这一现象可能表明，随着个体的发展，数字处理系统逐渐从依赖于传感器运动系统中独立出来，从而形成了更精细的神经网络。

值得注意的是，研究还发现了一些与数字处理相关的特定脑区，如左顶叶的角回和右顶叶的下顶叶皮层。这些区域在数字处理任务中显示出更高的活动水平，而在手部动作任务中则较少激活。这一发现支持了数字处理与动作控制之间存在功能上的分化，同时也提示我们，右半球在数字处理中可能发挥着更为复杂的作用。

### 方法与技术细节

本研究采用了一种“单被试”设计，通过fNIRS技术记录了30名健康成年人在执行数字比较、抓握、颜色判断和手部挤压任务时的脑部活动。为了确保数据的准确性，研究者对实验过程进行了严格控制，包括去除因技术问题导致的无效数据，以及对反应时间进行统计分析。此外，研究者还对参与者进行了计算任务测试，以评估其数学能力，并将其与神经活动进行相关性分析。

在数据处理方面，研究者使用了Homer3工具箱进行预处理，包括去除运动伪影、低通滤波以及将原始数据转换为氧合血红蛋白（ΔHbO）和脱氧血红蛋白（ΔHbR）的变化。通过这些步骤，研究者能够更准确地识别出与数字处理和手部动作相关的脑区活动。

### 研究发现与意义

研究结果表明，数字处理和手部动作在某些脑区存在共同的神经基础，而在其他区域则表现出特定的功能分化。例如，左顶叶后部皮层和楔前叶在数字比较和抓握任务中均显示出显著的活动，而在颜色判断和手部挤压任务中则没有。这一发现为理解数字处理与动作控制之间的关系提供了新的视角，同时也提示我们，个体差异在这些神经网络的发展和功能分化中起着重要作用。

此外，研究还发现，右下额叶皮层的活动与个体的数学能力之间存在显著相关性。这可能意味着，这一区域在数字处理和动作控制之间的互动中具有独特的功能。这一发现不仅丰富了我们对数字处理与动作控制关系的理解，也为未来的神经科学研究提供了新的方向。

### 研究的局限性与未来方向

尽管本研究提供了重要的见解，但也存在一些局限性。例如，fNIRS技术的空间分辨率相对较低，可能无法完全捕捉到所有相关脑区的活动。此外，研究主要关注了数字处理和手部动作之间的直接关联，而未能深入探讨其他非数字的维度（如空间或时间）是否也参与了这一过程。未来的研究可以考虑使用更高分辨率的神经成像技术，或者引入更多的控制条件，以进一步澄清这些神经网络的特异性。

总体而言，本研究通过结合行为测试和神经成像技术，揭示了数字处理与手部动作之间的复杂关系，并强调了个体差异在这一过程中的重要性。这些发现不仅有助于理解人类认知的基本机制，也为教育和康复领域的应用提供了理论支持。