概念知識(shí)是人類認(rèn)知的基礎(chǔ)。然而，它在多大程度上受到語言的影響還不清楚。對語義處理的研究表明，相同的概念以不同的方式呈現(xiàn)(例如，口語單詞和圖片或文本)會(huì)引發(fā)相似的神經(jīng)模式。這表明概念表征是獨(dú)立于模態(tài)的。然而，另一種可能性是，相似性反映了對常見口語表征的檢索。事實(shí)上，在聽口語使用者說話時(shí)，文本和口語是相互依存的，而圖像是通過視覺和語言的途徑來編碼的。一項(xiàng)針對語義認(rèn)知的平行研究表明，雙語者在不同的語言中對相同的單詞的感知是激活相似的模式的。這表明概念表征是獨(dú)立于語言的。然而，這只在使用口語的雙語者中測試過。如果不同的語言可能喚起不同的概念表示，那么在結(jié)構(gòu)上有很大差異的語言應(yīng)該是神經(jīng)分離最明顯的。父母使用手語的聽人在手語和口語上都是雙語的（就是我們常說的平衡雙語者），且這兩種語言以不同的方式傳達(dá)（口語是聽覺通道，而手語是視覺通道，他們經(jīng)歷的早期過程是不同的，在語言通達(dá)上可能也存在一些差異，但目前大部分研究仍舊停留在早期階段）。

那么假如不同語言存在不同的概念表征，我們應(yīng)該能從結(jié)構(gòu)差異巨大的口語和手語對概念的通達(dá)上觀察到某種差異。因此，來自倫敦大學(xué)學(xué)院的研究者通過比較早期聽人口語-手語雙語者（早期雙語者指的是在語言關(guān)鍵期習(xí)得兩種語言的人群）由聽覺語言和手語語言引起的語義表征的差異，研究了通道（即聽覺通道和視覺通道）和雙語對概念表征的影響。

作者的研究證明了語義類別的表征在手語和口語中是共享的，但在單個(gè)口語單詞和手語單詞中則非如此，即作者在研究中發(fā)現(xiàn)：手語和口語存在重疊的神經(jīng)基礎(chǔ)能夠擬合基于分類的概念表征模型（在詞匯加工的重要腦區(qū)，顳上回后部），但在具體的語義特征模型和項(xiàng)目模型中存在口語和手語特異的神經(jīng)基礎(chǔ)。這為手語和口語共享部分概念表征提供了證據(jù)，同時(shí)還表明語言是一個(gè)“微妙”的“過濾器”，我們通過它理解世界并與世界互動(dòng)。手語可能給我們提供了一種獨(dú)特的對這個(gè)世界進(jìn)行“觀察”的視角。 

研究方法

被試：

該實(shí)驗(yàn)得到了倫敦大學(xué)學(xué)院倫理委員會(huì)的批準(zhǔn)，并獲得了所有被試的知情同意。資料收集自18名右利手早期手語雙語者，他們沒有已知的神經(jīng)、聽力或語言學(xué)習(xí)障礙。由于偶然的發(fā)現(xiàn)，一名被試的數(shù)據(jù)被刪除，最后留下17名被試的數(shù)據(jù)集(平均年齡= 33;范圍20-52年;女= 12)。除了一個(gè)出生在澳大利亞，另一個(gè)出生在非英語國家，但在三歲時(shí)移居英國外，其他所有的被試都在英國出生和接受教育。

15名被試從聾啞父母那里學(xué)習(xí)英國手語(BSL)， 2名從一位年長的聾啞兄弟姐妹那里學(xué)習(xí)。被試用自述量表(1差-7優(yōu))對自己的英國手語技能進(jìn)行評(píng)價(jià):均值= 6.3/7,SD =0.86，范圍= 4-7。六名被試以前曾擔(dān)任過英國手語口譯員，或目前正在接受口譯培訓(xùn)。其中一名是英國手語教師，另外三名曾擔(dān)任或正在擔(dān)任通信支持工作者(CSWs)。所有被試都報(bào)告說，他們以前曾以家庭成員的非正式身份擔(dān)任口譯。這說明，參與此次研究的所有早期口語手語雙語者的手語水平都是很高的。

fMRI實(shí)驗(yàn)流程：

作者一共選擇了三種類別的刺激物：水果、動(dòng)物和交通工具，每種種類有三個(gè)概念物，水果類是：橘子、葡萄和蘋果，動(dòng)物類是：老鼠、獅子和猴子，交通工具是：火車、大巴和自行車（圖1A）。呈現(xiàn)類型分為兩種，一種為聽覺呈現(xiàn)（口語的聽覺通道），一種為手語視頻呈現(xiàn)（手語的視覺通道）。

在核磁掃描儀中，被試被要求注意由手語視頻呈現(xiàn)或者口語聽覺呈現(xiàn)的目標(biāo)物，當(dāng)他們遇到來自水果、動(dòng)物或交通工具類別以外的物品時(shí)，例如，目標(biāo)填充物品，他們需要按下按鈕(見圖1B)。按按鈕的左右手在被試之間是平衡的（即一半被試左手按，一半被試右手按，可以在被試間平衡利手按鈕的問題）。平均97%的非類別目標(biāo)項(xiàng)目被識(shí)別(平均正確35/36，SD = 1.45 , 最小 值 = 31日 max = 36 ) 和準(zhǔn)確性顯著大于機(jī)會(huì)概率 (mean d’score = 4.56 ),t (16) = 42.74 , p = 6.37*10 ^-18, 表明被試完全參與了實(shí)驗(yàn)。

每個(gè)被試共掃描6個(gè)run，在每個(gè)run里，這9個(gè)目標(biāo)物會(huì)被使用聽覺口語和視覺手語分別呈現(xiàn)兩次（并且男性和女性打的手語或者念的口語都被會(huì)被呈現(xiàn)，因此每個(gè)物體會(huì)被呈現(xiàn)2*2*2，共八次），因此會(huì)有72個(gè)（8*9）有效刺激出現(xiàn)，除此以外，每個(gè)run里還會(huì)包含6個(gè)非目標(biāo)刺激供被試反應(yīng)（即不屬于這三個(gè)類別的物體），并且有6個(gè)屬于這三個(gè)類別但不是目標(biāo)物體的刺激（比如pig，豬），最后還有7個(gè)空置的trail，只有白色的十字交叉注視點(diǎn)呈現(xiàn)，而沒有聽覺呈現(xiàn)或視覺呈現(xiàn)的刺激。因此，每個(gè)run里有91個(gè)刺激物體，使用混合設(shè)計(jì)，即block結(jié)合event方法進(jìn)行呈現(xiàn)。

綜上所述，每次試驗(yàn)包括91個(gè)試次(72次目標(biāo)物體，6次目標(biāo)填充，6次非目標(biāo)填充物體，7次無效刺激，即白色的十字注視點(diǎn))。試次(口語/手語)的呈現(xiàn)方式的順序在成對的參與者之間是平衡的，即以手語呈現(xiàn)給參與者1的項(xiàng)目以口語呈現(xiàn)給參與者2，反之亦然。每個(gè)刺激都按自然持續(xù)時(shí)間呈現(xiàn)，然后在下一次試驗(yàn)開始前進(jìn)行持續(xù)3秒的注視交叉。每個(gè)被試做6個(gè)run。使用the COGENT toolbox（MATLAB中的一個(gè)工具包）進(jìn)行了刺激程序的設(shè)計(jì)和呈現(xiàn)。

作者的刺激材料是包含兩個(gè)通道的，一個(gè)是手語視覺通道，一個(gè)是口語聽覺通道，同時(shí)手語視頻由男女兩個(gè)錄制者錄制，聽覺語音由男女兩個(gè)錄制者錄制，因此形成了兩個(gè)模態(tài)（手語模型和口語模態(tài)），6個(gè)不同狀態(tài)（手語男-手語女，口語男-口語女，手語男-口語男，手語男-口語女，手語女-口語女，手語女-口語男），為了方便陳述，在后續(xù)文中我們的陳述分為模態(tài)內(nèi)和模態(tài)間，其中手語男-手語女，口語男-口語女為模態(tài)內(nèi)，我們統(tǒng)一用手語-手語和口語-口語表示。手語男-口語男，手語男-口語女，手語女-口語女，手語女-口語男這四個(gè)狀態(tài)為模態(tài)間，統(tǒng)一使用手語-口語或者口語-手語來表示。

圖1 實(shí)驗(yàn)材料展示和實(shí)驗(yàn)流程

在每個(gè)被試完成了fMRI掃描后，對他們看到的手語視頻詞匯進(jìn)行了像似性評(píng)級(jí)（手語中很多詞匯都很直觀，比如說狗、牛等詞匯都是直接模仿動(dòng)物的特征來表示的，因此像似性是高于口語詞匯的）。然后，這些被試參與了一個(gè)圖片拖拽任務(wù)，他們被告知要根據(jù)圖片之間是否是高度相關(guān)的對剛剛看過的核心詞匯和填充詞匯的圖片進(jìn)行拖拽，相關(guān)性高的拖到一起，低的拖到一起。作者發(fā)現(xiàn)，被試拖拽的結(jié)果和他們使用the CSLB concept property norms 篩選出的這些刺激詞匯所表現(xiàn)出的歐式距離是高度相關(guān)的(r = 0.904, n = 36, p = 4.42 *10^-14)（central of  Speech Languege and Brain(CSLB)，一篇關(guān)于語言中概念組織關(guān)系的文章提出的概念組織模型，感興趣的請看The Centre for Speech, Language and the Brain (CSLB) concept property norms.這篇文章，可添加微信siyingyxf或19962074063獲?。?，高相關(guān)說明作者篩選出的詞匯間的概念關(guān)系和被試組中的真實(shí)概念表征是高度一致的。 

數(shù)據(jù)采集：

數(shù)據(jù)采集使用3T西門子機(jī)器，32通道頭線圈。功能磁共振數(shù)據(jù)采集參數(shù)如下：TR =2800ms, TA =2800ms, 翻轉(zhuǎn)角度=90度，TE = 30ms, 矩陣大小 = 64x64, 體素大小為 3mm x 3mmx3mm, 層間間距1mm，40層).每個(gè)run采集136張全腦功能像，共采集6個(gè)run。在采集功能像后，采集了field map用于后續(xù)預(yù)處理場圖校正，最后采集了T1結(jié)構(gòu)像用于配準(zhǔn)。 

統(tǒng)計(jì)分析：

fMRI數(shù)據(jù)處理

作者使用SPM12進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，首先剔除了每個(gè)run的前6張圖像，然后使用SPM中的display功能對功能像和結(jié)構(gòu)像的原點(diǎn)進(jìn)行了校正，接著進(jìn)行了時(shí)間層校正，然后使用fieldmap利用SPM中的unwarp realign功能依據(jù)場圖對數(shù)據(jù)進(jìn)行了頭動(dòng)和形變校正，使用兩步配準(zhǔn)法將利用結(jié)構(gòu)像將功能像配準(zhǔn)至標(biāo)準(zhǔn)空間（MNI），數(shù)據(jù)的體素大小被resample到了2*2*2mm。最后使用6mm的高斯平滑核進(jìn)行了空間平滑。

然后對每個(gè)被試的數(shù)據(jù)進(jìn)行一階建模，使用廣義線性模型對每個(gè)被試接受到的刺激按照刺激的onset時(shí)間和duration時(shí)間進(jìn)行contrast定義，使用一個(gè)360s的高通濾波，把6個(gè)方向的頭動(dòng)作為協(xié)變量進(jìn)行回歸，將模型和一個(gè)正則化HRF函數(shù)（血流動(dòng)力函數(shù)）卷積，得到每個(gè)被試的神經(jīng)成像建模結(jié)果。作者共設(shè)置了口語刺激條件、手語刺激條件、目標(biāo)填充條件和非目標(biāo)填充條件，還有無效刺激條件（即七個(gè)白色注視點(diǎn)）作為隱形的基線條件，還區(qū)分了口語錄音人男和口語錄音人女以及手語錄制人男和手語錄制人女。作者使用口語刺激>基線條件和手語刺激>基線條件的contrast結(jié)果圖像作為二階分析的對象。

RSA（表征相似性分析）

作者使用了基于MATLAB的RSA工具包，基于一階建模得到的每個(gè)條件的Beta值通過交叉驗(yàn)證的方法計(jì)算不同條件的馬氏距離（馬氏距離是由印度統(tǒng)計(jì)學(xué)家馬哈拉諾比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示數(shù)據(jù)的協(xié)方差距離。它是一種有效的計(jì)算兩個(gè)未知樣本集的相似度的方法。與歐式距離不同的是它考慮到各種特性之間的聯(lián)系（例如：一條關(guān)于身高的信息會(huì)帶來一條關(guān)于體重的信息，因?yàn)閮烧呤怯嘘P(guān)聯(lián)的），并且是尺度無關(guān)的(scale-invariant)，即獨(dú)立于測量尺度。）這種計(jì)算方法可以使用多元噪聲歸一化方法降低體素間的噪聲相關(guān)性，從而提升統(tǒng)計(jì)效力。使用不同run進(jìn)行交叉驗(yàn)證，以提升模型表現(xiàn)。 

Searchlight RSA 分析

使用含有65個(gè)體素的8毫米球形探照燈進(jìn)行了全腦的search-light分析，這與作者在之前語言處理研究中使用的參數(shù)一致。在RSA分析中，計(jì)算每個(gè)核心刺激與其他刺激之間的交叉距離，為每個(gè)體素及其周圍鄰居生成一個(gè)表征性差異矩陣(RDM)。由此產(chǎn)生的RDM反映了手語-手語、口語-口語或口語-手語之間的距離，這些距離構(gòu)成了內(nèi)部和跨模態(tài)的不同模式。

在RSA分析中，使用三種不同的RSA分析方法，將口語-口語、手語-手語或口語-手語距離的平均值(例如，模內(nèi)組合距離)映射到到每個(gè)小球的中心體素。模內(nèi)距離僅計(jì)算來自不同語言模型(例如，不同的說話者和打手語者，即男性和女性)的項(xiàng)之間的距離，以排除由低級(jí)感知屬性驅(qū)動(dòng)的相似性。每個(gè)被試的個(gè)體全腦search-light分析映射到MNI標(biāo)準(zhǔn)空間，然后使用一個(gè)概率的灰質(zhì)mask（大于等于20%）限制統(tǒng)計(jì)范圍，然后作者使用SPM進(jìn)行了模態(tài)內(nèi)的單樣本T檢驗(yàn)和口語-口語VS手語-手語的配對樣本T檢驗(yàn)。作者使用了FDR的團(tuán)塊校正（體素p為小于0.005，團(tuán)塊p為0.05），卡值后的團(tuán)塊大小為模態(tài)內(nèi)距離(k = 172個(gè)體素)、口語>手語距離(k = 146個(gè)體素)和手語>口語距離(k = 116個(gè)體素)。 

感興趣分析

作者使用了search-light二階分析中得到的團(tuán)塊結(jié)果作為感興趣區(qū)，這么做的主要原因是測試當(dāng)測試樣本大小受到特殊人群限制時(shí)，可以利用有可靠結(jié)構(gòu)表征的ROI分析來降低由于全腦分析沒有可信的結(jié)構(gòu)表征而造成的虛假相關(guān)。

      由于每個(gè)團(tuán)塊（cluster）包含多個(gè)RDM，每次search-light的結(jié)果包含在一個(gè)團(tuán)塊中，因此對RDMs求平均值，為每個(gè)團(tuán)塊和每個(gè)參與者提供一個(gè)代表性的RDM。作者使用了非參數(shù)Tau-a相關(guān)方法，該方法比皮爾遜或斯皮爾曼相關(guān)在此處更合適，因?yàn)槟Ｐ蜑橹群完P(guān)系。將得到的相關(guān)系數(shù)的值轉(zhuǎn)換為皮爾遜相關(guān)的R值，然后使用Fisher Z變化轉(zhuǎn)換為Z值，以便于進(jìn)行后續(xù)的參數(shù)檢驗(yàn)。

RSA模型

作者使用三種不同的方法建立了刺激材料的表征模型，首先根據(jù)CSLB準(zhǔn)則構(gòu)建了刺激材料的詞匯之間的表征模型（圖2C），以此來表示不同刺激之間的語義相關(guān)關(guān)系和不同模態(tài)之間的語義相關(guān)關(guān)系。其次是基于物品的模型，該模型預(yù)測每一件物品都是獨(dú)一無二的，例如，一個(gè)橙子與其他所有物品的不同之處大于其自身的不同之處，而且該模型不能預(yù)測物品之間的任何其他關(guān)聯(lián)（圖2D）。第三種模型不測試項(xiàng)目到項(xiàng)目的相似性，但預(yù)測類別結(jié)構(gòu)(圖2E)，稱為基于類別的模型。除此以外，作者還測試了口語錄音人和手語錄視頻者不同時(shí)是否存在模型差異。

作者使用上述模型測試了模態(tài)內(nèi)（口語-口語的距離和手語-手語的距離）的差異和模態(tài)間（口語-手語的距離或手語-口語的距離）的差異。RSA模型是在以統(tǒng)計(jì)無偏（unbaised，這里主要的意思是說是受數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，而不是受先驗(yàn)假設(shè)影響的）的定義的感興趣的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行評(píng)估的。作者測試了RSA模型的模態(tài)內(nèi)距離和所有口語大于手語區(qū)域的模態(tài)間距離，反之亦然。作者為了驗(yàn)證所使用的ROI是獨(dú)立的（文中使用的是正交一詞，但實(shí)質(zhì)是保證根據(jù)二階結(jié)果篩選的ROI是獨(dú)立于被試以及口語錄音人和手語錄視頻者的），使用了留一交叉驗(yàn)證的置換檢驗(yàn)方法，再次確定了ROI（見補(bǔ)充圖1）。采用多維標(biāo)度法(MDS)，通過計(jì)算平均RDM(表征性差異矩陣)參與度，并應(yīng)用非度量MDS，將RDM的相似結(jié)構(gòu)可視化。

圖2 刺激材料的表征模型

注：C圖模型是根據(jù)CSLB模型中的語義特征關(guān)系根據(jù)非參的Tau-a相關(guān)方法表征其關(guān)系的語義特征模型。D圖是一種基于項(xiàng)目的模型，它預(yù)測每個(gè)項(xiàng)目是唯一表示的，例如，一個(gè)蘋果與其他項(xiàng)目的差異比與它自己的差異更大，并且不能預(yù)測項(xiàng)目之間更廣泛的語義關(guān)聯(lián)。E圖是一種基于分類的模型，其中項(xiàng)目間的相似性由語義特征模型預(yù)測，而項(xiàng)目內(nèi)的相似性則不進(jìn)行測試。這個(gè)模型中的白色方塊表示被排除的比較。

補(bǔ)充圖1 組平均結(jié)果ROI和留一交叉驗(yàn)證的置換檢驗(yàn)得到的ROI區(qū)域圖

研究結(jié)果

1.  手語和口語共享的語義表征

利用search-light分析，作者首先確定了在模態(tài)項(xiàng)之間存在可靠正表示距離（可直接理解為正相關(guān)）的區(qū)域(例如，平均口語-口語距離和手語-手語距離)。作者只計(jì)算了來自不同語言模型(例如，不同的口語錄音人和不同的手語視頻錄制者的)的項(xiàng)目（這里的項(xiàng)目指的是前文方法中作者所說的一階分析的不同條件）之間的距離，以排除由低級(jí)感知屬性驅(qū)動(dòng)的相似性。在選定的ROI區(qū)域，作者使用以下模型測試了共享的語義表征:

(1)語義特征模型在模態(tài)內(nèi)距離上的顯著擬合;

(2)語義特征模型在跨模態(tài)（即模態(tài)間）距離上的顯著擬合。

分析發(fā)現(xiàn)，能夠?qū)δB(tài)內(nèi)距離可靠表征的大腦區(qū)域共有6個(gè)cluster（圖3A），分別是雙側(cè)的V1-V3區(qū)域（視覺皮層）、右側(cè)顳上回前部、左側(cè)顳上回和顳中回、右側(cè)顳中回近視覺皮層、右側(cè)腦島和左側(cè)顳下回后中部（left pMTG/ITG)。其中三個(gè)cluster顯示出語義特征模型的顯著吻合(在六個(gè)cluster中將體素的alpha調(diào)整為p < 0.008之后)。這三個(gè)團(tuán)塊分別是右側(cè)顳中回后部、雙側(cè)的V1-V3區(qū)域和左側(cè)顳下回后中部。但是在后續(xù)分析中發(fā)現(xiàn)，只有左側(cè)顳下回后中部是對口語模態(tài)內(nèi)和手語模態(tài)內(nèi)的表征相似性都敏感的區(qū)域，同時(shí)對跨模態(tài)（即模態(tài)間）距離也敏感的區(qū)域，這表明，口語和手語共同分享語義表征的區(qū)域可能就在左側(cè)顳下回后中部。

圖3 手語和口語共享的語義表征

注釋：A中是search-light方法根據(jù)模態(tài)內(nèi)定義尋找的顯著陽性區(qū)域，共有6個(gè)顯著的cluster，使用團(tuán)塊層面的FDR校正方法，體素大小172。   

 B為根據(jù)語義特征模型，按照非參數(shù)的Tau-a相關(guān)方法構(gòu)建的模態(tài)內(nèi)和模態(tài)間的模型表征。紅框說明的模態(tài)內(nèi)的相似性，Sp1和Sp2指的男性錄音人和女性錄音人，Si1和Si2指的是男性手語錄制者和女性手語錄制者，口語-口語和手語-手語是模態(tài)內(nèi)的。藍(lán)色的框表示的是跨模態(tài)的，指的是口語-手語或者手語-口語的，白色的框是自己和自己，所以是被忽略的。     

C-F是對B圖中cluster6的具體分析結(jié)果，因?yàn)檫@個(gè)區(qū)域是在RSA分析中發(fā)現(xiàn)可以和模態(tài)內(nèi)表征及模態(tài)間表征模型能夠擬合的區(qū)域，這個(gè)cluster位于左側(cè)顳下回后中部(-48，-62，-6)。其中，C圖是對這一區(qū)域根據(jù)MDS方法圖示化的模態(tài)內(nèi)的距離表征，左邊為手語模態(tài)內(nèi)，右邊為口語模態(tài)內(nèi)，放大的圖中的1和2代表的各自模態(tài)內(nèi)的不同的錄制者（即一個(gè)男的一個(gè)女的）。     

D圖是語義特征模型在模態(tài)內(nèi)和模態(tài)間的擬合都顯著。小提琴圖顯示了z轉(zhuǎn)換值的分布和單獨(dú)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，包括90%的置信區(qū)間和噪聲上限(灰色矩形)。     

E圖是MDS方法圖示化的根據(jù)類別表征的不同對象在模態(tài)內(nèi)和模態(tài)間的關(guān)系。     

F圖是根據(jù)基于物品的模型在這一個(gè)團(tuán)塊內(nèi)的模態(tài)內(nèi)的擬合情況和模態(tài)間的擬合情況，模態(tài)內(nèi)擬合顯著，模態(tài)間擬合不顯著。

模態(tài)特異的表征

在上一個(gè)分析中，作者分析了手語模態(tài)和口語模態(tài)共享語義表征的區(qū)域，接著作者分析了對口語模態(tài)或手語模態(tài)具有特異表征的區(qū)域。首先來看對口語表征特異性的分析。

有四個(gè)團(tuán)塊被發(fā)現(xiàn)是口語相互間的表征差異大于手語表征的，分別是右側(cè)顳上回前部延伸到顳極、左側(cè)顳上回、右側(cè)顳上溝后部和右側(cè)殼核和腦島區(qū)域（圖4A）。進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn)，只有圖4A中的第一個(gè)cluster，也就是右側(cè)顳上回前部延申到顳極的區(qū)域能夠顯著的擬合語義特征模型和基于物體的項(xiàng)目模型。在圖4中B是語義特征模型的表征，D是基于物體的項(xiàng)目模型的表征，C是基于類別的模型的表征。E圖是對男聲和女生兩種不同聲音刺激的表征，發(fā)現(xiàn)音色的差異在這一區(qū)域是顯著的（H中可以看出）。

作者在右前STG中發(fā)現(xiàn)對口語形式的識(shí)別是出乎意料的，因?yàn)橐话阏J(rèn)為語言的處理主要在左側(cè)，尤其是聽覺語音中對語義概念的解碼。作者認(rèn)為，這可能反映了早期雙語者在語言處理過程中右半球的更大的參與，或者，考慮到右半球在聽人手語母語者手語處理過程中的更大的重要性，這一區(qū)域?qū)谡Z中概念表征的敏感可能反映了一種手語對早期手語口語雙語者更具體的影響。

圖4 口語表征特異性分析結(jié)果

接著來看手語表征特異性分析

作者的初步分析（search-light實(shí)現(xiàn)）發(fā)現(xiàn)，相對于口語的表征而言共有五個(gè)團(tuán)塊的手語表征模式相互間差異更大，分別是左側(cè)V1-V3區(qū)域、右側(cè)V1-V3區(qū)域、左側(cè)舌回區(qū)域近V5區(qū)域、左側(cè)枕上回和頂上回區(qū)域以及左側(cè)舌回近小腦區(qū)域（見圖5A）。這四個(gè)區(qū)域中沒有一個(gè)區(qū)域能夠擬合基于類別的表征模型（圖5D），僅有圖5A的1號(hào)cluster也就是左側(cè)V1-V3能夠擬合基于語義特征的表征模型（圖5B）和基于物體驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目表征模型（圖5C）。并且對男、女的錄制人敏感（圖5E）。這可能表明，這一區(qū)域?qū)τ谝曈X通道的手語刺激是敏感性的，其形式化的差異在早期調(diào)節(jié)了手語的輸入。

圖5F同樣顯示了在這個(gè)區(qū)域的通過MDS方法圖示化的男錄制人和女錄制人的不同對象之間的表征距離。圖5H表明了各檢驗(yàn)的顯著性。

圖5 手語表征特異性分析

總結(jié)：

本文使用功能磁共振成像(fMRI)比較了在早期口語手語的雙語者中，英國英語口語和英國手語所表達(dá)的相同概念所引發(fā)的神經(jīng)模式的相似性。概念表征只是部分共享的，手語和口語表征存在特異的概念表征基礎(chǔ)，在視覺區(qū)域和聽覺區(qū)域存在特異的不同模態(tài)的敏感腦區(qū)。

  這可能表明，我們用來交流的語言就像一個(gè)微妙的過濾器，我們通過它來理解這個(gè)世界，并與之互動(dòng)。這一發(fā)現(xiàn)是出乎意料的。先前的腦成像研究顯示，手語和語言的激活存在顯著的單變量重疊，這使得包括研究者在內(nèi)的研究人員提出，手語和口語背后的神經(jīng)過程存在廣泛的相似性。但是當(dāng)前的研究結(jié)果表明，有必要重新思考這一假設(shè)，并強(qiáng)調(diào)手語在更廣泛的語言處理和語義表達(dá)方面所能提供的獨(dú)特視角。

原文：Sign and Speech Share Partially Overlapping Conceptual Representations

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