感觉运动整合过程中的知觉冲突-反应抑制的神经生理学研究
在感觉运动整合过程中需要处理大量的感觉输入。检测相关信息的一个关键因素是其复杂性，因为信息内容在感知层面可能存在冲突。这可能是执行控制过程的核心，例如反应抑制。本脑电图研究旨在探讨感知冲突对反应抑制的影响背后的系统神经生理机制。我们通过将Global-Local任务和Go/NoGo范式相结合系统地调节感知冲突。结果表明，与非冲突知觉信息相比，冲突的知觉信息会损害反应抑制性能。无论反应抑制的相关信息是否显示在全球或局部知觉水平上，这种效能都是明显的。神经心理学数据表明，早期知觉/注意力处理阶段并不构成这些调节的基础。相反，反应选择水平（P3）上的过程在改变反应抑制性能中起作用。这种与冲突相关的抑制过程的损害与（下）顶叶区（BA7和BA40）的激活差异有关，而不是常见与内侧前额叶区。这表明各种功能神经解剖结构可能介导反应抑制，所涉及的功能神经解剖结构取决于感觉整合过程的复杂性。
在感觉运动整合过程中，抑制反应的能力是行为控制的核心，并被认为代表了一个核心执行控制过程。为了成功地部署抑制控制过程，感知和注意过程对于响应抑制过程中通过感觉运动整合过程至关重要。潜变量也证明了这一点，表明反应抑制性能与干扰器干扰的阻力有关。然而，在复杂的环境中，用于感觉运动集成的相关信息或多或少可以检测到。众所周知，检测相关信息的一个关键因素是“大局”，即全球（整体）级别包含相关信息，或是否包含详细信息，也就是地方层面必须参加。这通常在Global-Local任务中进行检查，其中人们根据通过模糊刺激显示的信息作出反应：例如，由小“S”字母组成的大写字母“H”。参与者的任务是根据全局（H字母）或局部维度（S字母）进行响应通过这种方法，并根据所使用的实验、指令和刺激材料，观察到了全局或局部处理维度的优势然而，通常是全局处理维度似乎主导了刺激特征的局部处理。
然而，目前尚不清楚哪些神经元机制可能与知觉冲突对随后的反应抑制过程的可能影响有关，以及哪些处理维度对随后的反应抑制过程产生更强的影响。Stock等人证实，例如反应抑制的行为结果在很大程度上取决于在反应过程中分配给刺激-反应激活早期阶段的资源量，这表明应更多地关注早期处理步骤。同样，Verbruggen等人表明，感知干扰效应，如Global-local任务所示，影响stop-signal任务的性能，其方式是感知干扰延长stop-signal反应时间，从而损害了抑制性抑制过程。Verbruggen等人证实这种延长证明了反应抑制相互作用在早期处理阶段进行干扰抑制。然而，Shedden和Reid使用暗示回应选择Global-local任务在刺激和反应之间具有可变映射，表明全局和局部刺激维度对反应速度具有相似的影响。作者认为，为了反应控制过程，需要更仔细地处理刺激，并且干扰发生在感知加工阶段之后。由于反应抑制也指反应控制，可以想象推理在以后的处理阶段是明显的。然而，目前还没有明确的神经心理学依据，也没有关于与知觉干扰对反应抑制过程的影响机制有关的功能神经解剖结构的信息。利用EEG方法结合源定位技术，是有可能去检测什么处理水平上检查感知冲突干扰反应抑制过程以及设计什么功能神经解剖结构。在目前的研究中，这是使用一个组合的“Global-local-Go/Nogo任务”完成的。
在行为层面上，当信息通过全局和局部刺激维度匹配时我们期望误报率（即在Nogo-trials上的未反应抑制的速率）是最小的。当全局和局部刺激维度刺激维度发生冲突时，误报率可能会增加。如果全局和局部刺激维度的影响发生在对刺激的初始感知评估（即响应选择级别），事件相关电位（ERPs）反应感知和注意门控过程（即P1和N1）将会被影响。然而，已经证实知觉冲突调节额内侧脑区，也被称为介导反应抑制过程。因此，后者也可能与知觉干扰对反应抑制过程的影响有关，而不是在早期知觉和注意力处理阶段的调制。然而，由于特别是顶叶区域被建议连接感知和行为，并可能使用感觉信息更新内容表示来启动适当的行动，因此不能排除顶叶区域也与反应抑制的神经生理过程有关。在神经生理水平上，Nogo-N2和Nogo-P3反映了反应抑制子过程。这些神经生理相关被认为反映了冲突和/或运动前抑制过程(Nogo-N2)，假设在Nogo-P3的情况下，抑制过程本身和/或抑制是成功结果的评估过程。然而，关于行为效应，Nogo-N2和Nogo-P3的振幅可能降低，因为受损的抑制性能已被反复证明与较小的Nogo-N2和Nogo-P3振幅有关。此外，Shedden和Reidsugged认为正常的全局优先级效应(即全球维度比局部维度具有更强的影响)在响应选择级别上并不明显。如果在反应选择而不是知觉水平上出现调节效应，则刺激的全局和局部维度很可能具有类似的强度来调节反应抑制过程。
结果行为数据 关于go试验，在Goredundant (98.6plusmn;0.4) 和Go (98.3plusmn;0.5) hit rates (t(33)= 1.13; p= 0.266)中没有发现显著差异。然而RTs在Goredundant (577plusmn;16)试验中显著短于Go试验(587plusmn;16) (t(33)=minus;2.87, p=0.007)。
误报率（FA）的速率在Go/Nogo任务中是最重要的行为参数。对于FA率，方差分析显示了条件的主要影响(F(2, 66)= 115.18; plt; 0.001; eta;2= 0.777),表明了FA率在Nogoredundant (5.3plusmn;0.8)中将下降，与Nogoglobal (25.3plusmn;0.1.8)和Nogolocal (27.2plusmn;1.5)相比。事后配对t检验显示Nogoredundant FA率与另外两个条件(all tge;12.35; plt; 0.001)相比将显著降低。然而，在Nogoglobal and Nogolocal 中没有发现显著差异(t(33)= minus;1.05; p= 0.304)。方差分析在对RTs回应Nogo试验中发现了一个类似的图案(F(2, 66)= 29.02; plt; 0.001; eta;2= 0.509)。也就是说，事后配对t检验发现了RTs在Nogoredundant (468plusmn;13)条件下会比另外两个条件(all tge;5.60; plt;0.001)更短, 当在Nogoglobal (569plusmn;17) 和Nogo(580plusmn;18) 试验中没有发现显著的差异（t(33=minus;0.851; p= 0.401）。然而，FA RTs可能会与FA率有直接的联系，意味着离群值应该对Nogoredundant 条件有更大的影响和对RTs有更大的偏见。
神经生理数据 早期处理阶段，其中P1和N1 ERPs如1所示。
关于P1振幅，方差分析显示了条件的主要效果(F(4, 264)= 16.35; plt; 0.001；eta;2= 0.198)，显示了P1振幅会从Goredundant (29.4plusmn;2.6mu;V/m2) 到Go (30.6plusmn;2.4mu;V/m2),到Nogolocal (31.6plusmn;2.8mu;V/m2), 到Nogoredundant (35.0plusmn; 2.7mu;V/m2), 到Nogo(35.2plusmn; 2.6mu;V/m2）条件下增加。事后配对t检验证实了Go试验中振幅与Nogoredundant 和Nogoglobal振幅相比显著更小了(all tge;4.72; plt; 0.001)（即更不积极）。同时，Goredundant振幅与全部三个Nogo试验的振幅（all tge;2.12; plt; 0.042)相比显著更小（即更不积极）。此外，Nogolocal振幅与另外两个Nogo振幅（all tge; 2.96; plt; 0.006)相比显著更小（即更不积极）。使用sLORETA我们对比了Nogoglobal条件和Nogolocal条件。分析显示了在前叶和顶叶（BA7）的区域会在Nogoglobal条件下比在Nogolocal条件下更活泼（参考图1）。sLORETA分析在解释有多少知觉过程和功能神经解剖结构被调节的情况下被限制。此外，电极（F(1, 66)= 235.17; plt; 0.001; eta;2= 0.781)的主要效果被发现，表明了P1振幅在电极P8中比在电极P7中更小（即更不积极）。相互作用“条件x电极”表明没有显著差异(F(4, 264)=0.82; plt;0.513; eta;2=0.012)。
对于n1振幅，方差分析显示了条件的主要影响(F(4, 264) = 6.44; p lt; 0.001; eta;2 = 0.89)，表明了n1振幅从Goredundant (minus;40.5 plusmn; 3.9 mu;V/m2) 到Nogolocal (minus;41.0 plusmn; 3.8 mu;V/m2), 到Go (minus;41.1 plusmn; 4.0 mu;V/m2), 到Nogoglobal (minus;43.9 plusmn; 4.4 mu;V/m2), 到Nogoredundant (minus;45.7 plusmn; 4.3 mu;V/m2) 变得更消极。事后配对t检验证实了在两个Go条件的振幅比Nogoredundant 和Nogoglobal振幅更小（即更消极）。
图1.在P7和P8电极上平均下的P1和N1振幅。y轴代表 mu;V/m2 ，x轴代表ms中的时间。时间点零表示刺激呈现的时间点。不同的线条代表Goredundant （绿色），Go（蓝色），Nogoredundant（红色），Nogoglobal （紫色），Nogolocal （橙色）。CSD 的头皮地势图表展示了在NoGo试验中P1和N1头皮电势的不同分布。暖色调表示正，冷色调表示负。除了各自的地势图外，还显示了相应的P1和N1sLORETA图，并表示了Nogoredundant和Nogolocal 的激活差异。该该颜色图表表示了关键的t值（t ge; 2.21; p lt; 0.034)。此外，Nogolocal 振幅显著地比Nogoredundant振幅更小（即更不积极）(t(33) = 3.12, p = 0.004)。使用sLORETA我们对比了Nogoredundant和Nogolocal 条件。分析表明了中间枕骨 (BA19) 的区域在Nogoredundant的条件下比在Nogolocal 的条件下更积极（参考图1）。此外，电极的主要影响被观察到(F(1, 66) = 201.00; p lt; 0.001; eta;2 = 0.753) ，展现了n1振幅在P7下比在P8下更小。相互作用“条件x电极”无显著差异(F(4, 264) = 0.33; p= 311; eta;2 = 0.016)。
响应选择阶段 N2和P3 ERPs在图2中展示。关于Cz 处的N2振幅。方差分析显示了条件的主要影响(F(4, 132) = 6.51; p lt; 0.001; eta;2 = 0.165)，展现了N2振幅从条件Goredundant (minus;20.9 plusmn; 2.1), 到Go (minus;21.7 plusmn; 2.1), 到Nogolocal (minus;23.5 plusmn; 2.6), 到Nogoredundant (minus;24.4 plusmn; 2.5), 到Nogoglobal (minus;26.1 plusmn; 2.2) 变得更消极。事后配对t检验发现了N2在两个Go条件下比在全部Nogo条件下更小(all tge; 1.82, ple; 0.039)（即更消极）。此外，Nogoglobal 振幅比Nogolocal 振幅更大（即更积极）(t(33) = minus;2.03, p = 0.025)，这能在感知水平（P1和N1）看到类似效果。所有其他的时候配对t检验与其他项没有显著差异 (all tle; 1.52, pge; 0.070)。
如头皮地势所示，(Nogo-)P3在额中央电极位置上不是最大的，而是在顶叶电极位置上，因此在电极Pz处对P3进行了分析。对于P3振幅，方差分析显示了条件的主要影响 (F(4, 132) = 9.22; plt; 0.001; eta;2 = 0.218)，表明了P3振幅从条件Goredundant (18.5 plusmn; 2.4), 到Go (18.9 plusmn; 2.5), 到Nogolocal (20.1 plusmn; 3.1), 到Nogoglobal (21.0 plusmn; 3.0), 到Nogoredundant (24.1 plusmn; 2.9)增加。事后配对t检验发现了两个Go条件的振幅比Nogoredundant and Nogoglobal振幅更小（即更消极）（all tge; 2.30, ple; 0.02
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