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脑阅读区的普适性

视觉词形区在阅读中的关键作用,也已经被另一种已经基本取代了正电子发射断层扫描的新的脑成像技术所证实,这种技术名为功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,简称fMRI)。这种出色的、更灵活的技术与正电子发射断层扫描相比有两点优势:第一,任何一家医院都拥有这种技术;第二,它完全无害,因为不需要注射放射性物质。在功能性磁共振成像中,血氧浓度的变化会影响到磁共振信号,从而被功能性磁共振成像仪探测到。血细胞中有高浓度的血红蛋白,负责运送氧气。粗略来说,如果血红蛋白分子不携带氧气,那它会表现得像一个小磁铁,扰乱局域磁场,从而降低功能性磁共振成像仪所接收到的信号强度。而当血红蛋白分子携带氧气时,它在磁场中马上变得透明起来,这个变化虽小,但是功能性磁共振成像仪能够测量出这一共振信号的增幅。

这种可以探测到的血氧浓度变化让我们能够测量脑的活动情况。血管与神经元是紧密结合的。当一个脑区被激活时,区域内的血管会扩张,在1~5秒内这一区域会得到一股新鲜的含氧血。通过测量血氧浓度,功能性磁共振成像将告诉我们几秒之前神经活动是如何增加的。此外,它还可以提供脑的任意一个区域的三维图像。我的法国同事德尼·勒比昂(Denis Le Bihan)是世界上最有影响力的磁共振专家之一,他将这一方法比作通过偷看园艺工人来猜测哪块地会长出植物来。虽然我们不知道种子播在了什么地方,但是可以通过观察园艺工人往哪里浇水来找到这些种子。追踪血液流动是观察神经元活动的一种相对间接的方法,这是一种迂回的技术,但却非常灵敏。

与其他优点相比,功能性磁共振成像的最大优点在于速度。只需一次测验,我们就能得到整个脑的几千幅连续变化的图像,空间分辨率可精确到毫米。这种方法可以在每2~3秒便产生一幅全脑图像,而正电子发射断层扫描则需要12分钟。功能性磁共振成像还十分灵敏,我们根本不需要计算数十名被试长时间测验结果的平均数,只需一个书面单词就足以触发“文字盒子区”中短暂的激活信号。几分钟的数据就足够让我们绘制出书面单词在任意一名被试的左半球腹侧视觉皮质所引发的纷繁的脑活动图像了。

多亏了这种神奇的成像工具,我们现在可以测量不同个体之间脑阅读加工网络的差异程度。从所有我们扫描过的被试来看,我们发现视觉词形区总是位于人脑腹侧视觉区的同一个位置。当然了,精确的位置会因被试不同而有细微的差异,因为每个个体的皮质褶皱都不同,就像两张揉皱的纸不可能是相同的形状一样。虽然如此,但我们每个人的脑中都有这样一个“文字盒子区”,且大体上都位于同一个位置。

科学家们依赖两套系统来进行皮质位置定位。第一套系统源于两个世纪以来的尸体解剖分析,我们找到了脑中的主要标志并为它们打上了标签,就像给月球的陨石坑起名一样。以这样的方式来看,“文字盒子区”总是落在外侧枕-颞沟的旁边,外侧枕-颞沟是沿着左半球梭状区域延伸的一条裂缝(见图2-4) 14 。另一套系统对于艰涩的解剖学分类标签依赖较少。这一系统由法国外科医生让·塔莱拉什(Jean Talairach)创建,并由蒙特利尔神经学研究所在后来加以完善。这套系统是一种几何定位系统,就像地球的GPS系统一样,由三个互相垂直的轴组成,对脑的大小进行标准化处理。使用这套系统时,我们也发现“文字盒子区”的位置惊人地相似,不论是个体之间的差异还是不同的实验室之间的差异都很小,大约不会超过5毫米 15 。即使是中文与日文的阅读者(我们后面会讲到)也都拥有这样一个专门负责阅读的脑区,且位置与英文阅读者大致相同 16 。注意,阅读的方向是从左到右还是从右到左没有影响,这一区域始终出现在左半球。即使在从右向左阅读的人身上,这一区域位置还是不变,仍然出现在左侧枕-颞沟处 17

图2-4 功能性磁共振成像定位参与阅读加工的脑区

功能性磁共振成像可以在几分钟内定位参与阅读加工的脑区。被试读出随机间隔呈现的单词,每一个单词呈现后,与阅读相关的脑区的磁共振成像信号都会显著增加,这一增长在单词呈现后大约5秒时达到峰值。具体任务与控制状态不同,激活的神经网络也不同。但是,这一网络总是包含视觉词形区,也就是“文字盒子区”。这一区域系统性地出现在左半球外侧枕-颞沟的深处,在梭状回的旁边。

每一个人脑中的这个激活位置都是相同的,这真的是一件神奇的事情。阅读是一种认知性、社会性和文化性的活动,这一活动延续了5 000年之久,表面上看,阅读的形式会由于文化的不同而有所不同。此外,我们每一个人脑中的阅读控制指令也会不同于他人,这依赖于我们学习阅读时所用的方式。有一些人只是简单地咕哝上几个小时,将声音与字母联系在一起;有一些人则使用蒙台梭利系统,用手指摩挲砂纸上的字母;其他人则不幸地习惯于所谓的整词辨识法。令人称奇的是,尽管在学习阅读时方法上有这么大的差异,我们在识别书面文字的时候都使用了同一个脑区。 t4adgySueMr4zenVNi9VLcg3wT8KDede7yPWQRtN0ifyc3a1Vtz/74HEglKlK4Go

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