基于 fNIRS 的多语者语言切换神经机制研究
2026-03-17 来源:本站 点击次数:143
多语者的大脑如何“切换语言”？——基于fNIRS的多语言加工神经机制研究论文
论文概要
在全球化与跨文化交流日益频繁的背景下，多语使用已成为许多人日常生活的一部分。然而，相较于单语或双语研究，多语者在不同语言之间进行加工与切换时，大脑如何分配认知资源、是否引发额外的认知负荷，还缺乏系统的神经证据（Calabria et al., 2018；Chung-Fat-Yim et al., 2021）。
研究背景
语言加工的神经机制长期被认为主要依赖大脑左半球的语言区域，尤其是左侧前额叶和颞叶（Friederici, 2011）。然而，随着双语与多语研究的深入，越来越多的证据表明，语言使用不仅依赖语言系统本身，还涉及执行控制、注意资源分配以及对非目标语言的抑制机制（Abutalebi & Green, 2007）。
对于多语者而言，不同语言在熟练度、使用频率与社会功能上的差异，可能显著影响语言选择与加工过程。尤其是在第二语言或非优势语言条件下，个体可能需要投入更多认知资源以抑制非目标语言，从而引发更广泛的脑区参与。然而，现有研究多依赖行为数据或电生理信号，多语加工涉及哪些脑区、呈现怎样的激活模式，目前仍缺乏系统的神经证据。
实验设计——如何考察多语加工？
被试与语言背景
研究共招募 26 名健康成年多语者。所有被试均至少掌握三种语言，包括母语、第一外语（国家通用语言）及第二外语（英语），并在日常生活中具有稳定的多语使用经验。
任务范式：图片命名任务
图片命名任务（picture naming task）被广泛用于语言产生与词汇提取研究（Levelt et al., 1999）。在不同实验区块中，被试被要求仅使用指定语言对呈现图片进行命名。该设计旨在通过控制语言使用条件，诱发被试在语言选择与抑制过程中的差异，同时避免复杂句法与语义推理对结果的干扰。
实验过程中，研究者使用fNIRS设备记录被试前额叶区域的血流动力学反应，重点分析氧合血红蛋白（HbO）与脱氧血红蛋白（HbR）的浓度变化，以反映语言加工相关的神经活动。
数据采集
实验采用功能性近红外光谱成像系统采集前额叶皮层血流动力学信号，采样频率为10.2 Hz。光源与探测器按照国际10–20 系统布置，共设置8个光源与7个探测器，形成覆盖前额叶区域的多条测量通道，源–探测器间距约为3 cm，如图3所示。数据分析主要聚焦于氧合血红蛋白（oxy-Hb）信号，该指标在语言任务中具有较高的信噪比和稳定性。
原始信号预处理：首先剔除信号质量较差的通道和无效数据片段，随后对数据施加0.01–0.2 Hz的带通滤波，以抑制心跳（约1 Hz）、呼吸（约0.3 Hz）以及低频漂移等生理噪声。滤波后的光强信号通过修正Beer–Lambert定律（MBLL）转换为血红蛋白浓度变化，得到氧合血红蛋白与脱氧血红蛋白的时间序列。信号以静息区块作为基线进行校正，并按实验区块结构进行平均处理，以突出任务诱发的血流反应。
在统计建模部分，任务区块以boxcar函数表示，其中静息状态记为0、任务状态记为1，并与经典血流动力学响应函数（canonical HRF）进行卷积，构建理论响应曲线。HRF采用双伽马函数模型，参数设置为A = 1，α₁ = 6，α₂ = 16，β₁ = β₂ = 1，c = 1/6，用于刻画任务诱发血流反应的时间特性。随后，采用线性回归方法将理论响应与各通道实测 oxy-Hb信号进行拟合，并引入常数项以校正基线漂移。回归系数与其标准误之比用于计算 t 值，从而评估各通道在任务条件下的统计显著性。
图片命名任务诱发稳定的前额叶血流动力学反应
基于t值方法筛选显著通道后，结果显示，在三种语言条件下，前额叶皮层均出现统计显著的oxy-Hb激活（见图6）。
前额叶激活呈现双侧分布，而非单侧优势
皮层激活t-map显示，显著激活不仅分布于左侧前额叶，同时也稳定出现在右侧前额叶区域，核心显著激活通道为双侧的 4、6、12、14、16 通道，其中 4、6、12 为左脑区域，14、16 为右脑区域（见图6）。个体层面的t-map结果进一步表明，这种右侧前额叶参与并非个别被试现象，而是在多名被试中反复出现。
结论与讨论、启发与展望
本研究在前额叶皮层右半球区域识别出新的激活模式，为传统语言加工主要依赖左半球的观点提供了重要补充。
右侧前额叶皮层在多语加工中显著参与，其激活主要分布于BA8、BA9、BA10和BA46等区域。此外，与母语及第一外语相比，第二外语条件下的神经反应显著增强，提示不同语言在加工过程中对认知资源的需求存在差异。
基于健康多语者所呈现的典型激活模式，该研究为后续从神经层面对语言障碍或脑损伤个体进行对比分析提供了有价值的参考。未来研究可在更大样本和更多任务类型的基础上，进一步深化对多语语言网络形成机制的理解。
参考文献
[1] Abutalebi, J., & Green, D. (2007). Bilingual language production: The neurocognition of language representation and control. Journal of neurolinguistics, 20(3), 242-275.
[2] Calabria, M., Costa, A., Green, D. W., & Abutalebi, J. (2018). Neural basis of bilingual language control. Annals of the New York Academy of Sciences, 1426(1), 221-235.
[3] Chung-Fat-Yim, A., Poarch, G. J., Comishen, K. J., & Bialystok, E. (2021). Does language context impact the neural correlates of executive control in monolingual and multilingual young adults?. Brain and Language, 222, 105011.
[4] Friederici, A. D. (2011). The brain basis of language processing: from structure to function. Physiological reviews, 91(4), 1357-1392.
[5] Levelt, W. J., Roelofs, A., & Meyer, A. S. (1999). A theory of lexical access in speech production. Behavioral and brain sciences, 22(1), 1-38.
原文链接
Farrukh, F., Nazeer, H., Minhas, H. S., Naseer, N., & Noori, F. M. (2025). Assessing multilingual speakers’ language processing through functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). Behavioural Brain Research, 484, 115485.
https://doi.org/10.1016/j.bbr.2025.115485
研究团队介绍
该研究由Fizza Farrukh（Air University英语系）、Hammad Nazeer、Hamza Shabbir Minhas、Noman Naseer（Air University机电与生物医学工程系）及Farzan Majeed Noori（University of Oslo信息学系）等作者完成。该团队结合语言学与工程技术从神经层面揭示多语加工的认知机制，为多语研究提供了新的方法视角与实证证据。
关于维拓启创
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论文概要
在全球化与跨文化交流日益频繁的背景下，多语使用已成为许多人日常生活的一部分。然而，相较于单语或双语研究，多语者在不同语言之间进行加工与切换时，大脑如何分配认知资源、是否引发额外的认知负荷，还缺乏系统的神经证据（Calabria et al., 2018；Chung-Fat-Yim et al., 2021）。
文章信息
研究背景
语言加工的神经机制长期被认为主要依赖大脑左半球的语言区域，尤其是左侧前额叶和颞叶（Friederici, 2011）。然而，随着双语与多语研究的深入，越来越多的证据表明，语言使用不仅依赖语言系统本身，还涉及执行控制、注意资源分配以及对非目标语言的抑制机制（Abutalebi & Green, 2007）。
对于多语者而言，不同语言在熟练度、使用频率与社会功能上的差异，可能显著影响语言选择与加工过程。尤其是在第二语言或非优势语言条件下，个体可能需要投入更多认知资源以抑制非目标语言，从而引发更广泛的脑区参与。然而，现有研究多依赖行为数据或电生理信号，多语加工涉及哪些脑区、呈现怎样的激活模式，目前仍缺乏系统的神经证据。
实验设计——如何考察多语加工？
被试与语言背景
研究共招募 26 名健康成年多语者。所有被试均至少掌握三种语言，包括母语、第一外语（国家通用语言）及第二外语（英语），并在日常生活中具有稳定的多语使用经验。
任务范式：图片命名任务
图片命名任务（picture naming task）被广泛用于语言产生与词汇提取研究（Levelt et al., 1999）。在不同实验区块中，被试被要求仅使用指定语言对呈现图片进行命名。该设计旨在通过控制语言使用条件，诱发被试在语言选择与抑制过程中的差异，同时避免复杂句法与语义推理对结果的干扰。
实验过程中，研究者使用fNIRS设备记录被试前额叶区域的血流动力学反应，重点分析氧合血红蛋白（HbO）与脱氧血红蛋白（HbR）的浓度变化，以反映语言加工相关的神经活动。
图1. 实验范式与任务设计
图2. 图片命名任务的示例刺激（每位被试共6个试次，图片材料与语言提示均有所变化）
数据采集
实验采用功能性近红外光谱成像系统采集前额叶皮层血流动力学信号，采样频率为10.2 Hz。光源与探测器按照国际10–20 系统布置，共设置8个光源与7个探测器，形成覆盖前额叶区域的多条测量通道，源–探测器间距约为3 cm，如图3所示。数据分析主要聚焦于氧合血红蛋白（oxy-Hb）信号，该指标在语言任务中具有较高的信噪比和稳定性。
图3. 按照国际10–20系统布置的光源–探测器位置
图4. 实验参与者佩戴fNIRS探头布局
原始信号预处理：首先剔除信号质量较差的通道和无效数据片段，随后对数据施加0.01–0.2 Hz的带通滤波，以抑制心跳（约1 Hz）、呼吸（约0.3 Hz）以及低频漂移等生理噪声。滤波后的光强信号通过修正Beer–Lambert定律（MBLL）转换为血红蛋白浓度变化，得到氧合血红蛋白与脱氧血红蛋白的时间序列。信号以静息区块作为基线进行校正，并按实验区块结构进行平均处理，以突出任务诱发的血流反应。
在统计建模部分，任务区块以boxcar函数表示，其中静息状态记为0、任务状态记为1，并与经典血流动力学响应函数（canonical HRF）进行卷积，构建理论响应曲线。HRF采用双伽马函数模型，参数设置为A = 1，α₁ = 6，α₂ = 16，β₁ = β₂ = 1，c = 1/6，用于刻画任务诱发血流反应的时间特性。随后，采用线性回归方法将理论响应与各通道实测 oxy-Hb信号进行拟合，并引入常数项以校正基线漂移。回归系数与其标准误之比用于计算 t 值，从而评估各通道在任务条件下的统计显著性。
图5. 基于t值方法的分步分析流程
研究结果解析 图片命名任务诱发稳定的前额叶血流动力学反应
基于t值方法筛选显著通道后，结果显示，在三种语言条件下，前额叶皮层均出现统计显著的oxy-Hb激活（见图6）。
图6. 三名不同被试的氧合血红蛋白（oxy-Hb）信号皮层激活模式t-map，Language1，Language2，Language3分别为母语，乌尔都语（第一外语）和英语（第二外语）
与母语和第一外语相比，英语（第二外语）条件下显著激活通道数量更多（见图6和图7），且t值整体更高（见图6和图7）。图7. 各语言条件下，前额叶皮层氧合血红蛋白（oxy-Hb）浓度的变化Language1，Language2，Language3分别为母语，乌尔都语（第一外语）和英语（第二外语）
图8. 各语言条件下t值分布图，Language1，Language2，Language3分别为母语，乌尔都语（第一外语）和英语（第二外语）
图9. 所有被试显著激活通道数，Language1，Language2，Language3分别为母语，乌尔都语（第一外语）和英语（第二外语）
前额叶激活呈现双侧分布，而非单侧优势
皮层激活t-map显示，显著激活不仅分布于左侧前额叶，同时也稳定出现在右侧前额叶区域，核心显著激活通道为双侧的 4、6、12、14、16 通道，其中 4、6、12 为左脑区域，14、16 为右脑区域（见图6）。个体层面的t-map结果进一步表明，这种右侧前额叶参与并非个别被试现象，而是在多名被试中反复出现。
结论与讨论、启发与展望
本研究在前额叶皮层右半球区域识别出新的激活模式，为传统语言加工主要依赖左半球的观点提供了重要补充。
右侧前额叶皮层在多语加工中显著参与，其激活主要分布于BA8、BA9、BA10和BA46等区域。此外，与母语及第一外语相比，第二外语条件下的神经反应显著增强，提示不同语言在加工过程中对认知资源的需求存在差异。
基于健康多语者所呈现的典型激活模式，该研究为后续从神经层面对语言障碍或脑损伤个体进行对比分析提供了有价值的参考。未来研究可在更大样本和更多任务类型的基础上，进一步深化对多语语言网络形成机制的理解。
参考文献
[1] Abutalebi, J., & Green, D. (2007). Bilingual language production: The neurocognition of language representation and control. Journal of neurolinguistics, 20(3), 242-275.
[2] Calabria, M., Costa, A., Green, D. W., & Abutalebi, J. (2018). Neural basis of bilingual language control. Annals of the New York Academy of Sciences, 1426(1), 221-235.
[3] Chung-Fat-Yim, A., Poarch, G. J., Comishen, K. J., & Bialystok, E. (2021). Does language context impact the neural correlates of executive control in monolingual and multilingual young adults?. Brain and Language, 222, 105011.
[4] Friederici, A. D. (2011). The brain basis of language processing: from structure to function. Physiological reviews, 91(4), 1357-1392.
[5] Levelt, W. J., Roelofs, A., & Meyer, A. S. (1999). A theory of lexical access in speech production. Behavioral and brain sciences, 22(1), 1-38.
原文链接
Farrukh, F., Nazeer, H., Minhas, H. S., Naseer, N., & Noori, F. M. (2025). Assessing multilingual speakers’ language processing through functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). Behavioural Brain Research, 484, 115485.
https://doi.org/10.1016/j.bbr.2025.115485
研究团队介绍
该研究由Fizza Farrukh（Air University英语系）、Hammad Nazeer、Hamza Shabbir Minhas、Noman Naseer（Air University机电与生物医学工程系）及Farzan Majeed Noori（University of Oslo信息学系）等作者完成。该团队结合语言学与工程技术从神经层面揭示多语加工的认知机制，为多语研究提供了新的方法视角与实证证据。
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