Диссертация (1144755), страница 39
Текст из файла (страница 39)
контрастов (например, Регулярные глаголы>нерегулярные),т.е. относительной разницы в BOLD-сигнале между двумя пробами разного типа,вычисляласьлинейнаякомбинация(разница)междупараметрамисоответствующих элементов ОЛМ. Анализ данных осуществлялся в два этапа. Напервом этапе (first level analysis) на основе вычисленных параметров регрессоровлинейной модели, отдельно для каждого испытуемого рассчитывались t-контрастымежду всеми типами проб и состоянием покоя (П): РегГл>П, НерегГл>П,226КвазиРегГл>П,КвазиНерегГл>П,Сущ>П,КвазиСущ>ПиОшибка>П.Дополнительно для проверки эффекта “регулярности” были рассчитаны tконтрасты для глаголов (РегГл>НерегГл и НерегГл>РегГл) и квазиглаголовКвазиНерегГл(КвазиРегГл>иКвазиНерегГл>КвазиРегГл).Полученныеконтрасты, представляющие из себя линейную комбинацию параметров ОЛМ,подвергались дальнейшему статистическому анализу на втором этапе (second levelanalysis), который осуществлялся с учетом межсубъектной вариабельности (т.н.random effect analysis) и выполнялся с помощью дисперсионного анализа дляповторных измерений (repeated measure ANOVA).
Для того, чтобы избежать ложноположительных результатов, повоксельное построение статистических картосуществлялось с порогом p<0.05, корректированным на множественностьсравнений по методу FWE на уровне кластера или на уровне воксела. При этомучитывались только кластеры размером больше 20 вокселей. Для определениялокализации выявленных кластеров в терминах полей Бродманна, использовалсяпрограммныйпакетAnatomy(http://www.fz-juelich.de/inm/inm-1/DE/Forschung/_docs/SPMAnatomyToolbox/SPMAnatomyToolbox_node.html,(Eickhoff et al., 2005)).4.3.4 Анализ психофизиологических взаимодействийПодготовка данных для анализа психофизиологических взаимодействийвключала все этапы предварительной обработки, как и при активационном анализе,но с добавлением процедуры коррекции разницы во времени между получениемслайсов (slice-time коррекция).
Региональные области интереса для PPI-анализавыбиралисьсиспользованиемкластера,выявленноговактивационномисследовании (Slioussar, et al., 2014), который располагался в области нижнейлобной извилины (в т.н. области Брока), ее оперкулярной части (в терминахпрограммного средства Anatomy toolbox (Eickhoff, et al., 2005)). Данный кластеротражал повышение BOLD сигнала при порождении нерегулярных глаголов исодержалтримаксимумастатистическихпараметров.Координатыэтих227максимумов и использовались как центры сферических областей интереса срадиусом 4 мм. Анализ функциональных взаимодействий между выбранными ОИи каждым вокселом проводился с использованием программы GPPI (generalizedpsychophysiological interaction (McLaren, et al., 2012)). Подробное описание работыданного метода описано выше в разделе 3.Индивидуальный статистический анализ проводился с использованиеммодели множественной регрессии со следующими PPI-регрессорами, которыесоответствовали экспериментальным пробам активационного исследования: РегГл,НерегГл, КвазиРегГл, КвазиНерегГл, Сущ, КвазиСущ и Ошибка.
Дополнительно вмодель включались регрессоры, которые не учитывались в анализе ииспользовались для статистического моделирования игнорируемых переменных:1) регрессоры, моделирующие изменения BOLD-сигнала всех экспериментальныхпроб, включая ошибочные пробы; 2) параметры смещения головы испытуемогоотносительнопервоначальногоположения,рассчитываемыенастадиивыравнивания (realignment); 3) регрессор, являющийся средним значением BOLDсигнала по всем вокселам анализируемой области интереса. Для каждой областиинтереса формировалась своя статистическая модель.
Для каждой моделирассчитывалось два t-контраста РегГл > НерегГл, НерегГл> РегГл, а получаемыестатистические параметры функциональной связности использовались длягруппового анализа данных.Групповой анализ данных проводился только для прямого и обратногосравнения между пробами с генерацией регулярных и нерегулярных глаголов дляобеспечения сопоставимости с результатами похожего исследования, проводимогов экспериментальной парадигме прослушивания на материале английских глаголов(Stamatakis, et al., 2005).
Выявленное в том исследовании взаимодействие в рамкахлобно-височной нейрональной системы, было интерпретировано авторами какучастие лобных структур в модуляции лексического доступа. Существительныеанализировались отдельно (использовалась другая статистическая модель).
То жесамое касается и проб с существительными, поскольку результаты активационногоисследования не выявили для них эффектов регулярности/нерегулярности.228Построение статистических параметрических карт при групповом анализеосуществлялось с использованием воксельного порога p < 0.001, с последующейкоррекцией по методу FWE на кластерном уровне. Кроме того, поскольку висследовании рассчитывались два t-контраста, то для контроля ошибки первогорода применялась процедура коррекции множественности сравнения по методуБонферони-Холма (Holm, 1979).
Идентификация анатомической локализациивыявляемых кластеров осуществлялась с использованием программного средстваAnatomy toolbox (Eickhoff, et al., 2005). Для анализа групповых значенийстатистических параметров связности (бета коэффициенты) в выявленныхкластерах использовался программный пакет REX (Duff, et al., 2007).4.3.5 Полученные результаты и их обсуждениеИспытуемые совершали меньше ошибок при порождении регулярныхглаголов по сравнению с нерегулярными глаголами (в 22 из 735 и в 71 из 735, чтосоответствует 3.0% и 9.7% соответственно). Еще больше эта разница проявиласьдля квазиглаголов.
При порождении квазирегулярных глаголов ошибки былисовершены в 13.1% от всего набора слов (96 из 735). Больше всего ошибоксовершалось при порождении нерегулярных квазиглаголов – в 320 из 735 (45.7%).Двухфакторный дисперсионный статистический анализ для повторных измеренийвыявил значимое влияние фактора «Лексичность» (т.е.
сравнение количестваошибок при генерации реальных и квазиглаголов, F(1, 20) = 83.23; p < 0.001; g2 =0.81) и фактора «Регулярность» (F(1, 20) = 32.29; p < 0.001; g2 = 0.62). Значимоговзаимодействия этих факторов обнаружено не было. Факт большего количестваошибок при порождении нерегулярных квазиглаголов отражает объективнуюсложность использования непродуктивного и нерегулярного conjugational pattern.Также было обнаружено, что большее количество ошибок совершалось и пригенерации нерегулярных существительных, по сравнению с регулярными (21 из735, 11 из 735 или 2.9.% и 1.5% соответственно). Такая же ситуация наблюдалась идля квазисуществительных – меньше ошибок совершалось при порождении229регулярных квазисуществительных (45 из 953, 4.7 %) по сравнению снерегулярными квазисуществительными (64 из 517, 12.4%). Данные утверждениясделаны на основе результатов соответствующего статистического оценивания врамках двухфакторной статистической модели дисперсионного анализа дляповторных измерений.
В частности, было выявлено значимое влияние факторов«Лексичности» (F(1, 20) = 45.17; p < 0.001; g2 = 0.69) и «Регулярности» (F(1, 20) =13.57; p < 0.001; g2 = 0.4), а также из взаимодействия (F(1, 20) = 7.47; p < 0.001; g2= 0.27). Результаты поведенческих данных представлены на Рисунке 44.Рисунок 44.
Проценты совершаемых ошибок по порождению регулярных инерегулярных форм.Анализ фМРТ-данных показал, что в t-контрастах РегГл>П, НерегГл>П,КвазиРегГл>П,КвазиНерегГл>П,Сущ>П,КвазиСущ>Прегистрируетсяувеличение BOLD-сигнала по сравнению с состоянием покоя в «классических»речевых областях билатерально: область Брока, в области надкраевой извилины,нижней теменной коры, передней поясной извилины, дополнительной моторнойкоре и базальных ганглиях.230Групповой дисперсионный анализ для повторных измерений данныхизменений BOLD-сигнала в пробах при порождении глаголов выявил основнойэффект факторов «Лексичность» и «Регулярность», а также отсутствие значимогоих взаимодействия.
Основной эффект фактора «Регулярность» выявил кластеры созначимым изменением BOLD сигнала в области нижней и средней лобнойизвилины (IFG/MFG; ПБ 44/45/46/9/6), левой инсуле, левой нижней и верхней частитеменной дольки (IPL/SPL; ПБ 40/7), правой угловой извилины и правого мозжечка(см. Рисунок 45 и Таблицу 15).Рисунок 45. Изменения BOLD-сигнала отражающие мозговое обеспечениепорождения регулярных и нерегулярных глаголов.Обозначения: красным цветом отмечено увеличение BOLD сигнала относительносостояния покоя, синим цветом отмечено относительное снижение BOLD-сигнала.Оценка усредненных по всем вокселам выявленных кластеров значенийанализируемых статистических параметров (бета коэффициентов), проводимая погруппе испытуемых, показала, что практически во всех обнаруженных кластерахрегистрируется относительное увеличение BOLD-сигнала.
И только кластер вобласти правой угловой извилине демонстрирует относительно меньшее снижение231BOLD-сигнала при генерации регулярных глаголов по сравнению со всемостальными экспериментальными условиями.Таблица 15. Области мозга со значимым изменением BOLD сигнала, выявленныепри анализе экспериментальных условий с порождением глаголов исуществительных.ЛокализацияZ-Раз Координатыпарамер максимумаметркла xyzстера1.
Основной эффект фактора «Лексичность» для условий на порождениеглаголов*1.1. Реальные глаголы > квазиглаголыЛевая угловая извилина (ПБ 39/40)6.83149 -51-6428Левая средняя лобная извилина (ПБ 8)5.7518-302949Левое предклинье (ПБ 31)5.0417-9-4937Правая угловая извилина/правая верхняя 5.121651-5822134 -30-524680-455316127-64465942-3740височная извилина (ПБ 39)1.2.Квазиглаголы > реальные глаголы*Левая нижняя теменная долька (ПБ 40/7)5.36Левая прецентральная и нижняя лобная 5.84извилина (ПБ 9/6)Правая верхняя теменная долька/угловая 5.86извилина (ПБ 7)Правая нижняя теменная долька/надкраевая 5.90извилина (ПБ 40)Правый мозжечок5.703939-61-29Левая средняя лобная извилина (ПБ 6)5.0522-61152232ЛокализацияZ-Раз Координатыпарамер максимумаметркла xyzстера2.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
