概念层面的语义表征在慢性卒中后失语症中仍可解码

由 root 提交于 周六, 10/17/2026 - 00:16
摘要

失语症的特征是词语提取受损,然而大多数词语产生的认知模型都假设,其基础的概念—语义表征在很大程度上得以保留。本研究探讨了在卒中后慢性失语症患者中,概念层面的语义结构是否仍可从血氧水平依赖(BOLD)信号中解码,以及哪些语义模型能够最佳地解释隐性语义特征生成过程中的神经表征几何结构。8名健康成年人和6名慢性失语症患者完成了一项密集采样功能性磁共振成像(fMRI)实验。在实验中,受试者观看57个图片名词,并默默生成其语义特征。表征相似性分析显示,经验模型(Exp48)最能匹配失语症患者和对照组的神经几何结构,其表现优于分类学模型(WordNet)和分布式模型(Word2Vec、GloVe)。通过表征相似性解码,在两组受试者中均能以显著高于随机水平的准确率恢复概念身份。在失语症患者中,解码准确率与语言测量指标之间未发现关联。这些发现表明,尽管病灶相关的语言损伤持续存在,经验性语义结构在慢性失语症中仍得到稳健表征并可被解码,凸显了概念表征的保留以及解剖结构的改变。

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失语症的特征是词语提取受损,然而,大多数词语产生的认知模型都假设,其基础性的概念—语义表征在很大程度上得以保留。本研究考察了在慢性卒中后失语症中,概念层面的语义结构是否仍可从血氧水平依赖(BOLD)信号中解码,以及哪些语义模型最能解释被试在内隐语义特征生成过程中的神经表征几何结构。8名健康成年人和6名慢性失语症患者完成了密集采样的功能性磁共振成像(fMRI)实验。在实验中,被试观看57幅名词图片,同时默默生成语义特征。表征相似性分析显示,在失语症患者和对照组中,经验模型(Exp48)均最能匹配神经表征几何结构,其表现优于分类学模型(WordNet)和分布式模型(Word2Vec、GloVe)。采用表征相似性解码方法后,在两组中均能以显著高于机会水平的准确率恢复概念身份。在失语症患者中,解码准确率与语言测量指标之间未发现关联。这些发现表明,尽管存在病灶相关的语言损伤,经验性语义结构在慢性失语症中仍得到稳健表征并且可以被解码,凸显了概念表征的保留以及解剖结构的改变。

利益冲突声明

作者声明不存在利益冲突。

已声明的资助者信息

美国国立卫生研究院/美国国家耳聋及其他沟通障碍研究所(NIH/NIDCD),F31DC021613

William Orr Dingwall 认知领域博士论文奖学金

失语症学会 Barbara Martin 失语症研究基金

匹兹堡大学:临床与转化科学研究所定量方法学试点基金

卡内基梅隆大学和匹兹堡大学

匹兹堡:脑成像、数据生成与教育中心种子基金。

版权所有

本预印本的版权所有者为作者/资助方,其已授予 bioRxiv 一项许可,允许 bioRxiv 永久展示该预印本。

该文依据以下许可公开:

CC-BY-ND 4.0 国际许可。

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发布于 2026 年 7 月 25 日。

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《慢性卒中后失语症中概念层面的语义表征仍可被解码》

Alexander M

Swiderski

、

Jason W

Bohland

、

Jeffrey P

Johnson

、

Michae W

Dickey

、

Stephen M

Wilson

、

William D

Hula

bioRxiv

2026.07.24.740313;

doi:

https://doi.org/10.64898/2026.07.24.740313

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Swiderski

、

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、

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、

Michae W

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、

Stephen M

Wilson

、

William D

Hula

bioRxiv

2026.07.24.740313;

doi:

https://doi.org/10.64898/2026.07.24.740313

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关键词:慢性卒中后失语症 · 概念语义表征 · 功能磁共振成像 · 表征相似性分析 · 语义解码 · 神经表征几何结构

原文链接:https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.24.740313v1?rss=1