BRAIN：失语症词汇产出的白质结构连通性：DSI研究

虽然语言功能的双流神经认知模型在当下已经围绕不同的神经解剖网络分别支持语义和语音加工的观点达成一致，但这些网络中特定的白质成分仍然存在争议。本研究在一项横断研究中考察了白质结构连通性和词汇产出之间的关系，研究对象为42名因单侧左半球中风而患失语症的被试。具体地说，我们从弥散频谱成像数据中为每个被试重建了一个局部连接体矩阵，并根据他们对图片命名测试和词汇产出的计算模型的反应，对这些矩阵进行了语义和语音能力指数的回归。这些连接分析表明，位于背侧(弓状束)和腹侧(额枕下部、钩状束和中纵束)束都与语义能力有关，而与语音能力有关的束更多地位于背侧，包括弓状束和中纵束。还发现与包括后扣带束和穹窿在内的边缘通路有关。所有对照总病变体积的分析和所有显示阳性关联的结果使用错误发现率（FDR）方法进行多重比较矫正，p<0.05。这些结果挑战了否认弓状束在语义加工中的作用和否认腹侧流通路在语言产出中的作用的双流理论。它们还阐明了边缘系统对词汇产生的语义和语音加工的贡献。研究发表在BRAIN杂志。

前言

命名不能是失语症的特征之一。因此，了解词汇产出及其障碍的认知和神经基础及其损害对失语症康复很重要。研究发现失语症患者对图片命名错误的分析有助于限制单词产出模型，这些错误对临床诊断和决策有重要意义。因此，将预测和解释失语症语言行为的模型与当前关于如何组织大脑结构和功能以支持语言产出的观点相结合，是增强命名不能诊断和治疗的科学基础的关键。

语义-语音交互两步模型（two-step model，SP模型）是对失语症命名错误的一种杰出且成果高产的计算心理语言模型，它是基于Dell（1986）正常言语产出错误的词汇检索模型的扩展。SP模型是一个有三层单位的局部化的连接主义网络模型:语义、词汇和语音。激活在三层相关单位之间双向传播，受噪声和衰减项以及两个损伤参数控制。这些参数中的第一个参数，s，决定了第一层中的单位(对应于概念语义特征)和第二层中的词汇单位(对应于句法上指定但语音上空的单词表征)之间的连接强度。第二个参数p决定了第三层词汇单位和语音单位之间的联系强度。与失语症语言行为的其他著名计算模型不同，该模型可适用于失语症患者的个人水平数据，根据对抗命名测试的反应模式，为每个人提供s和p的估计值。此外，鉴于SP模型在模拟失语症词汇产出性能方面的显著成功和支持其诊断价值的证据，确定其潜在的神经相关因素具有重要的理论和临床意义。

SP模型与主流的语言功能神经认知双流模型相一致。像视觉和听觉加工的双流理论一样，这些模型提出语言功能的皮层组织由两种类型的接口系统组成，在解剖学上不同的流中:语义感觉-概念腹侧流(声音-意义映射)和语音感觉-运动背侧流(声音-发音映射)。Hickok和Poeppel（2004）提出腹侧流向腹外侧投射，将感觉语音输入连接到参与语音识别的双侧颞中皮层和颞下皮层，腹侧流的左半球偏侧化较弱。相比之下，左半球优势更强的背侧流投射到后额叶、后背侧颞叶和顶盖区域，并参与将语音转化为发音表征。当前这些加工流被假设为双向的，腹侧流被提出来支持听觉理解和自发言语的意义分配。

基于体素的病变参数映射研究发现了SP模型和双流神经认知模型之间一致性的经验支持。SP模型参数p与包括边缘上回、中央后回、中央前回和岛叶在内的前背侧流皮质区的损伤相关。这些发现与早期基于体素的语音错误病变症状图研究的结果相似，语音错误是参数p的主要决定因素之一。p和前顶叶皮层损伤之间的联系是体感区在语音错误产出中起作用的证据。s参数与前颞叶、额叶、顶颞交界处和角回的病变相关。基于这些结果，Dell et al.(2013)提供了对s的扩展认知解释，不仅包括语义-词汇连接，还包括语义控制加工和语义表征本身。

但无论是双流神经认知模型还是计算心理语言学模型，它们都没有解决与白质相关的问题。背侧和腹侧加工流的白质基底及其特殊的功能特性一直关注的焦点问题。人们普遍认为弓状束(AF)是背侧流的主要白质成分，并且参与了语音输出的语音和运动加工。然而，一些研究者也认为AF的特定成分有助于语言产出的语义加工。特别是，将白质皮质终末与语言功能成像研究的结果进行比较，得出了这样的假设：左侧AF存在一个高度偏侧化的内部通路，专门用于语音，而一个较不偏侧化的外部通路专门用于语义加工。然而，其他研究人员已经将理解和表达的语义加工主要归因于腹流通路，包括中纵束(MdLF)、极囊、额枕下束(IFOF)和潜在的钩状束(UF)。Saur et al. (2008)也发现了MdLF同时参与背侧和腹侧加工流。因此，白质与词汇产出的这两个方面，特别是语义加工的关系仍然不清楚，也存在争议。

语义加工的白质基底与两个突出的神经解剖学受限的语言计算模型之间的中心区别特别相关。Lichtheim2模型提出，语言产出的语义和词汇加工主要由腹侧白质通路支持，腹侧白质通路连接腹侧前颞叶、颞上回和颞上沟到Broca区。尽管基于Lichtheim2模型的模拟表明，通过AF的背侧通路在语义驱动的单词产出中的作用有限，但这种功能排列可以随着对损伤反应的恢复而改变，学习成分在该模型中正式实例化。相比之下，WEAVER++/ARC模型遵循早期的追踪研究定位白质基底，用于将意义分配给只在左侧AF的子成分中的口语输出。尽管前颞叶和后颞叶的腹侧流皮质区参与了这一加工，但连接颞叶和额叶下部皮质的白质束，主要是UF、IFOF和MdLF的一部分，在将概念表征映射到语音输出以产出词汇的过程中没有作用。

本研究的目的是：将参数映射方法与弥散MRI连接法相结合，以研究失语症患者的命名障碍与白质连接性之间的关系。连接法是一种新的弥散MRI分析方法，它利用排列测试来识别与感兴趣变量相关的白质束。它比传统的基于体素或基于纤维束的分析有更高的灵敏度。在将连接法应用于失语症命名行为的研究中，作者试图识别以SP模型参数s为指标的词汇-语义加工和以参数p为指标的语音加工的白质相关因素，并假设s可能与腹侧流白质通路(包括左侧IFOF、UF)以及AF的外部通路有关。研究预测p主要与AF的内部通路有关。在失语症命名行为的背景下检验这些预测，将为支持词汇产出的神经认知系统和支持失语症词汇产出障碍的神经认知系统提供有价值的新线索。

材料和方法

被试

这项研究得到了匹兹堡大学和弗吉尼亚州匹兹堡医疗保健系统的机构审查委员会的批准。每位被试都签署了书面的知情同意书，并授权发布和审查用于研究目的的相关医疗记录。所有被试均因发病后大于六个月的单侧左半球卒中而患失语症，英语为母语，视力足以进行对抗命名，并在综合失语症测试识别记忆测验中获得至少32分。医疗记录和自我报告表明，没有进行性神经疾病、痴呆或其他与失语症无关的认知障碍的病史，也没有12岁前未解决的发育性言语或语言障碍的病史。在测试时，没有被试表现出明显的情绪或行为障碍、对药物或酒精的依赖或不稳定或药物控制的慢性疾病。

排除存在磁共振成像的禁忌事项的被试。在51名通过初始筛选并被纳入的被试中，3名无法进行扫描，1名被确定没有失语症，1名被发现有右侧小脑病变，2名被发现有右侧大脑半球病变，2名的扫描数据不可用。在本次分析的42名被试中，9名(21%)为女性，33名(79%)为男性。7名(17%)是非洲裔美国人，1名(2%)是美洲土著人，34名(81%)是白人。两名(5%)是左利手。被试的教育年限从11年到26年不等[mean= 15，SD= 3.2]。被试在测试时年龄从31岁到82岁(mean = 59.5，SD = 11.7)，测试在失语症发作后的6到410个月(mean = 88，SD = 83.7)进行。失语症的病因是缺血性卒中28例(85%)，缺血性卒中伴出血性转化3例(9%)，出血性卒中2例(6%)。

11名被试(26%)患有言语失用症，44名被试组成的样本将提供至少0.81的power，以检测命名行为和主要感兴趣的背侧和腹侧流束的连接性之间的假设关系。被试是从弗吉尼亚州匹兹堡医疗保健系统听力学和语言病理学诊所和研究注册处、宾夕法尼亚州西部参与者注册处和UPMC中风研究所招募的。目前的42名样本代表了研究小组在2013年1月至2017年12月期间能够识别、招募和测试的所有合格被试。

行为数据

所有被试都接受了费城命名测试(PNT)，该测试包括175个高度熟悉的名词的线条图，这些线条来自不同的语义范畴。目标命名的长度从1到4个音节不等，频率从每百万分之1到2110个token。根据标准化程序(http://mrri. org/philadelphia-naming-test/)对PNT进行管理和评分，第一次为每个项目命名的完整尝试被指定为七个范畴之一。反应分为正确的、语义相关的错误、形式(语音)相关的错误、语义和形式混合的错误、不相关的实词和非词。使用基于Web的应用程序将每个被试的响应计数拟合到SP模型，该应用程序提供s和p的估值，并将观察到的反应比例和模型预测的反应比例之间的均方根差作为模型拟合的指数。s和p参数取值范围为0到0.04，0.04被认为表示正常功能。

14名被试(33%)的命名反应由第二名考官独立评分，以评估评分员之间的信度。两个评分者得到的s和p的估计值分别为0.91和0.87。

所有被试还接受了综合失语症测试(CAT)，包括测量命名、重复、对口语和书面语的理解、口语阅读和写作的量表。分数基于失语症被试大样本的标准化T分数(mean=50，SD=10)。这六个分数的平均值被作为总体失语症严重程度的估计。综合失语症测试还包括语义记忆子测试，要求被试将目标图片与四幅语义相关图片中的一幅进行匹配。将这一分测验的分数作为概念语义能力的衡量标准。所有42名被试都有关于PNT（费城命名测试）和综合失语症测试的完整数据。被试还接受了标准化的运动语言检查，以评估是否存在共同性言语失用。最后，给被试金字塔和棕榈树的三张图片版作为概念语义加工能力的测试。来自PNT、SP模型拟合和综合失语症测试的被试数据汇总在表1中。

MRI数据采集与重构

所有神经影像数据均收集于匹兹堡大学医学中心磁共振研究中心。弥散频谱成像(DSI)采用3T Siemens Tim Trio扫描仪，采用257向2D EPI扩散序列(TE=150ms，TR=3439ms，体素大小=2.4±2.4±2.4 mm，视野=2.3±231 mm，b-max=7000s/mm2)。使用略微不同的扫描顺序收集9名被试的DSI数据，TE=152ms，TR=9616。弥散数据在MNI空间中使用Q空间微分重构。使用患者的各向异性图进行归一化处理。这种方法对较大的病灶更为稳健，因为它只关注核心白质。还检查了每个被试的重构结果。使用大的白质纤维束结果作为关键的解剖学基准来确认质量。即使在病灶最大的被试中，当检查重构结果和拟合优度指标(被试的各向异性图和模板之间的R2值)时，归一化结果仍然很好。弥散采样长度比为1.25，输出分辨率为2 mm。使用受限弥散成像对受限弥散进行量化。在连接性分析中使用了归一化自旋分布函数(SDF)值。损伤由研究团队成员经过培训并具有该程序的经验进行手动追踪。使用ITK-SNAP软件版本3.6.0对个体被试的高分辨率T1加权解剖扫描进行追踪，使用SPM将图像归一化到适合年龄的模板脑，并计算每个被试的病灶体积。图1中给出了病灶叠加图。

图1.被试(n = 42)的病灶重叠。最大重叠为36。

数据分析

使用DSI Studio(http://dsi-studio.labsolver.org)进行的弥散MRI连接法分析。两个多元回归模型被用来识别与s和p相关的局部连接。两项分析均将病灶体积作为协变量包括在内。此外，因为9名被试的DSI数据是使用不同的扫描方案收集的，所以将索引这些病例的虚拟变量作为协变量包括在内。最后，还包括综合失语症测试语义记忆得分或金字塔和棕榈树得分作为协变量进行分析，以评估控制概念语义能力是否改变了结果。金字塔和棕榈树测试缺少数据的6个案例被排除在分析之外，该分析将其作为预测指标。

遵循Dell et al. (2013) 的观点分析了s和p的平方根，而不是原始估计。这种转化效应是将s和p权重估计与命名错误数量之间的关系线性化，从而使结构-行为关系的解释更加直接。使用确定性纤维追踪算法选择和跟踪超过t统计量阈值2的局部连接。使用20个体素的长度阈值来识别具有每个体素5个追踪密度的相关轨迹。使用2000个随机排列的Bootstrap重采样来估计轨迹长度的零分布，并使用错误发现率（FDR）方法进行多重比较矫正。

一旦产生纤维束输出，它们将由两位具有丰富白质解剖学知识的临床神经解剖学家进行定性评估。这一分析过程包括对纤维束的检查，去除可能由于统计噪声而被识别的纤维束，以及随后对纤维束的选择和分离。

表1. 被试样本的人口统计学和临床特征（n = 42）

结果

s参数纤维束分析

如图2A-C所示，被确定为与s-权重参数呈正相关[FDR p = 0.014]的束包括左AF部分、双侧扣带回(后部)和胼胝体脾。此外，与穿过外囊的纤维束(即双侧IFOF和左侧UF)相似的纤维束与s-权重呈正相关，通过内囊的后肢到达顶叶的纤维束也是如此。类似于MdLF的纤维束仅在左侧发现。类似右侧穹窿体的纤维束与s-权重呈正相关。

对s的分析还显示了几个白质束，其连接性与参数负相关(FDRp = 0.089)(图2D-F)，包括双侧扣带回(在相同束的正相关区域的前面)和外囊束的前部(前面)。同样，中间部分和后膝胼胝体纤维也与s参数负相关。在左侧，内囊纤维与s呈负相关；这些纤维明显位于正相关的内囊纤维的前方，并延伸至中央前皮质和额叶皮质。其他负相关的束是左侧的额斜束和右侧的丘脑皮质纤维。

放在一起观察，后部束和腹侧束与s呈强正相关，包括外侧裂AF、后部外囊、MdLF、后部内囊、扣带回、胼胝体和MdLF。相反，前部束与s-权重负相关，包括前内囊纤维、扣带回、外囊和胼胝体。正如预期的那样，根据单侧左半球卒中的研究纳入标准，脑白质束完整性与s-权重值的正、负关系在左半球比在右半球更明显(图2G–I)。

包括综合失语症测试、语义记忆子测试或金字塔和棕榈树评分作为协变量以及总的病灶体积的随访分析，并没有实质性地改变分析结果。

图2.正相关和负相关的语义束。(A-C)正相关语义束。(D-F)负关联的语义束。(G-I)与s参数呈正相关(红色)和负相关(浅黄色)的白质束之间的比较。正相关的束位于更腹侧和后面，而负相关的束位于更背侧和前面。AF=紫色；MdLF=淡蓝色；UF=淡橙色；IFOF=洋红色；内囊=黄色；扣带皮质=粉红色，扣带=深橙色；穹窿=蓝色；额斜束=深蓝色；丘脑皮质前部=亮绿色。

p参数纤维束分析

对于p-权重，与参数p正相关的束(FDR=0.047)(图3)包括左侧AF、MdLF和穹窿的部分。双侧扣带(左侧扣带的大部分)和胼胝体压部也与p呈正相关，与p参数无可靠的负相关(FDRp=0.34)。

图3. 正相关语音束。(A-C)AF=紫色；MdLF=亮蓝色；扣带皮层=粉红色；扣带=浅橙色；穹窿=淡蓝色。

s与p束的比较

s和p参数的正相关束分别以近似腹侧和背侧的排列方式分开(图4A-C)。值得注意的是，AF与语音和语义指标都相关，MdLF也是如此。

图4. 语义束和语音束的比较。(A-C)s(紫色)和p(绿色)白质束呈正相关。

个体束比较

AF (图5A)和扣带皮质压部(图5B)与s和p权重均呈显著正相关。虽然扣带也与语义和语音功能有关(图6A)，但与扣带回的s关联部分相比，p相关的扣带部分分布得更靠前，后者位于压部的背侧，而前者位于扣带皮层主体的背侧。同样，虽然左侧MdLF也与s和p体重参数相关，但与s权重值与p权重值相关的mdLF纤维更多(图6B)。此外，左侧腹侧外白质，即IFOF和UF束，与语义功能有关(图2A)。IFOF的右侧颞枕部也与语义测量有关(图2B)。

图5. 与s和p参数相关联的AF部分。

(A)AF部分与s(绿色)和p(黄色)参数正相关。

(B)胼胝体部分压部与s(浅绿色)和p(粉红色)参数呈正相关。

图6.与s和p参数相关联的压部部分。

(A)扣带回部分与s(橙色)和p(浅紫色)参数呈正相关。

(B)MdLF部分与s(黄色)和p(深紫色)参数呈正相关。

讨论

这项研究试图使用弥散磁共振连接法来确定与词汇产出的不同阶段相关的白质通路，对42名因左半球卒中而失语症的被试分别使用来自SP交互两步模型的s和p参数值。研究发现灰质损伤与失语症词汇产出障碍的语义和语音方面的相关性，然而，背侧和腹侧流加工的白质相关性以及这些通路的损伤对词汇产出的语义和语音方面的影响仍然没有解决。

s-权重参数被作为语义加工的指标，包括控制加工、语义表征和词汇-语义选择。p权重参数被认为是选择语音表征的能力、表征本身的完整性以及潜在的运动语音加工方面的指标。本方法使用相邻体素之间的连接性来重构每个被试的连接体，这与端到端映射皮质包之间的路径的连接法形成对比，从而允许更详细和可靠的连接体重构。然后，被试组的连接体矩阵与s和p相关，控制总病灶体积。

s权重的结果在很大程度上与预测一致：包括左侧IFOF、MdLF和UF在内的主要腹侧流通路的连接性都与这一语义加工测量呈正相关。结果表明这三条纤维通路都参与了语义表征的构建和控制。

正如预测的那样，基于先前的纤维束造影，左AF颞叶的连接性受到权重的影响。颞中回的中间部分是AF的皮质末端，参与了词汇语义选择。这一发现与任何语言功能中将表达的语义加工与解剖学上的腹流通路分离开的神经认知解释都不一致。尽管很少有人明确声称语义加工由腹侧流结构是唯一支持，但腹侧通路和语义加工之间即使不是绝对的，至少也被许多神经认知加工模型隐含地假设，具有强烈的联系。当前的发现表明，左AF在概念驱动的语音产出的语义方面具有更为突出的作用。

作者还发现部分左侧内囊、右侧IFOF后部、胼胝体压部、双侧后扣带和右侧穹窿呈正相关。失语症的语义能力与尤其是通过右穹窿的边缘白质连接性之间的联系的证明是新颖的。

正如双流模型的神经解剖学描述所预测的那样，与p-权重正相关的连接纤维包括左侧AF。p的分析还发现与左侧MdLF和穹窿部分、双侧扣带和胼胝体压部呈正相关。语音加工参数p与左AF和MdLF之间的正相关关系也与词汇产出功能激活研究的元分析结果一致。这些分析已经确定颞中回和颞上回是词汇-语音通达的关键皮层区域，鉴于AF终止于这两个区域，而MdLF终止于后者，本研究证实了它们在这方面的作用。当束内纤维与s和p均呈正相关时，与p相关的纤维束通常更靠前(如胼胝体)，更背侧(如在MdLF)，或更偏左侧化(如在扣带)。值得注意的是，左侧AF的颞部与s和p均呈正相关。虽然这个结果与预测是一致的，但目前的分析并没有显示预测的左AF的内部和外部通路分别专门用于语音和语义加工。

这些结果与当前流行的语言功能双流模型是一致的，其中涉及后颞叶、前颞叶和下顶叶的腹侧网络在将语义值分配给语音编码方面是活跃的，而在后上颞叶、顶叶和后额叶具有节点的背侧网络将语音编码转换成运动语音命令，这与目前流行的语言功能双流模型是一致的。除了双流模型预测的分别与p和s相关的束的清晰的背腹排列外，与p相关的束更强烈地左侧化。此外，s权重与胼胝体后部和右侧IFOF的正相关表明右半球颞顶枕区参与了语义加工，这与双流模型的观点一致，即腹侧流加工只是较弱左侧化的。

除扣带、穹隆和胼胝体外，MdLF是唯一与s和p均呈正相关的纤维束。该纤维束位于AF的内侧，连接颞上回和顶上小叶，并同时参与背流和腹流的加工。研究发现与p正相关的MdLF实质上是与s相关的白质纤维束的子集，这些纤维束终止于颞上回的更前部和后部。前上颞叶参与语义加工，特别是听觉和语言刺激的语义加工，而后上颞叶与语音和较低水平的时空加工有关。

这项研究还提供了新的证据表明，腹侧流网络除了对语音输入赋予意义之外，还支持面向语义的词汇产出阶段。特别是，s权重与UF和MdLF的前颞叶终末之间的正相关的支持，即该区域在产出的语义加工中发挥着重要作用。尽管未能证实左侧AF在功能上不同亚束的存在，但目前的结果也提供了新的证据，补充了之前的纤维束造影研究，表明连接穿过左侧AF的背侧流部分可能在词汇产出的语义方面较活跃。AF的这种双重作用与“严格的”双流模型背道而驰，该模型提出了在解剖学上截然不同的语音和语义通路(背侧与腹侧)，但本文的结果倾向于AF在语音和语义方面都发挥重要作用的模式，至少在语言产出方面是这样。。

最近研究还发现左半球背侧和腹侧白质通路的分数各向异性预测了的总正确分数，这与目前的结果大体一致。此外，他们发现颞上回之间的胼胝体通路的完整性可以预测命名能力。他们使用了独立的非词重复和图片联想(金字塔和棕榈树)任务来分别测试语音和语义加工，发现非词重复只能通过背侧流的连接性来预测，而语义图片联想只能通过腹流通路的连接性来预测。这一发现与本研究结果显示左侧AF也参与了语义加工之间的差异可以用图片联想主要是一种概念性和接受性的任务，而不是口头和表达性的任务来解释。

最近对失语症结构连接性的第四次调查也包括PNT（费城命名测试），作为更大的语言评估的一部分。有研究发现总体PNT评分是通过背侧和腹侧流通路的连接性来预测的。他们还回归了在PNT上产出的语义性失语和语音性失语的数量，这两个因素分别是s和p-权重的主要决定因素，它们的连接性指标。他们对语义性失语的研究结果与本研究结果很大程度上是一致的，即顶叶和额叶以及枕叶、顶叶和颞叶区域之间的背侧和腹侧血流连接性预示着语义性失语。语音性失语的结果与目前的发现不太一致。这些分析仅揭示了角回与颞中回极部、颞下回和岛叶之间以及颞中回的下和后之间的腹侧流连接。在他们的语音错误计数中包括了正式失语，这可能解释了这种差异。这是因为正式失语，也就是与目标有语音关系的实词，可能来自词汇或词汇后语音层面的选择错误。如果他们的语音性失语数量受到词汇选择错误的显著影响，就可以解释观察到的颞叶腹流连接的关系。

对后扣带束和右侧穹窿的情况没有明确的预测。然而，它们很有意义，因为它们既与失语症的其他发现一致，也与目前语义加工的神经基础模型一致。这里发现的扣带纤维束似乎是扣带束脾后细分的一部分，其终末包括后扣带皮质(PCC)和前额叶皮质。PCC连接之所以有趣，有两个原因。首先，Binder et al.(2009)认为PCC的功能是将新皮质的语义、知觉、运动和情感表征与海马系统联系起来，使这种时空分布的活动能够绑定到统一的情景表征中。研究集中在新皮质语义加工对情景编码强度的贡献：新皮质语义记忆表征与海马的联系支持情景记忆痕迹的形成。这一观点和目前的结果与失语症被试情景记忆缺陷的先前发现是一致的，并且识别物体之间的语义联系的能力(利用语义记忆)与随后对这些相同物体的识别之间的相关性。此外，由于海马病灶导致的坦率健忘症患者也表现出语义记忆缺陷，而且海马参与了在线语义加工，这表明情景系统和语义系统之间的这种关系是双向的。

其次，PCC参与默认模式网络(DMN)，这是由任务相关的活动减少定义的静止状态功能网络。该网络与功能语义网络实质上重叠并且不会因参与语义决策任务而停用，其一个功能可以是支持与任务无关的概念知识检索以用于离线问题解决或先前经验的整合。与目前发现的PCC的结构连接性与语义加工能力之间的关系相一致，先前的研究发现失语症患者的DMN连接性降低，失语症严重程度与DMN连接性呈负相关，失语症语义特征分析治疗后DMN连接性增加。

目前的研究结果还显示，p参数与双侧后扣带束(识别的纤维束数目向左倾斜)和左侧穹窿(海马系统的一个主要白质成分)呈正相关。这些结果表明，多模态新皮层表征和海马系统之间的联系也是词汇-语音加工的关键，这种解释得到了心理语言学证据的支持，表明情景信息被语音系统编码并用于感知和产出。Meinzer et al.(2010)发现在10名左半球卒中所致慢性失语症患者的样本中，左海马体积和邻近白质的分数各向异性预测了治疗项目的获得，而不是未治疗项目的推广。虽然他们发现了泛化的行为证据，但没有特别治疗的项目的改善与海马系统的完整性无关。治疗包括每个训练项目的大量重复，并集中在音素和字形线索上，因此促进了视觉刺激、书面形式和音素形式的结合，这可能是通过海马系统介导的。以前对相同治疗方法的研究也发现，治疗项目的短期改善与海马和扣带回血氧水平依赖信号的增加之间存在相关性。

局限性

这项工作的主要局限性源于研究的样本完全由患有失语症的慢性左半球卒中幸存者组成。正因为如此，观察到的行为和结构连接性之间的联系可能是由于图片命名背后的大脑功能的天然组织，或者是对产生失语症的病灶的适应。此外，由于观察到的关系是以左半球卒中和失语症的存在为条件的，基于上面讨论的原因，连接性和行为功能之间的负相关不能被明确地解释。最后，额叶后下部高度重叠的病灶限制了检测该区域纤维束的能力。

结论

本研究的结果将慢性失语症中潜在的词汇产出的语义和语音能力与脑白质连接联系起来，这与当前语言功能的双流模型大体一致。并且增加了新的证据，支持AF在相同的腹侧流通路参与概念驱动的语音的语义加工。这项研究也为海马系统和PCC在口语的语义和语音加工中的作用提供了新的证据。