与回忆视觉材料相比,回忆语言材料时默认模式网络的激活更为强烈:一项功能性磁共振成像(fMRI)的元分析研究

《Biological Psychology》:Recollection of verbal materials engages the default mode network more strongly than recollection of visual materials: An fMRI meta-analysis

【字体: 时间:2026年06月05日 来源:Biological Psychology 2.9

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  洪根·金 大邱大学康复心理学系 摘要 功能性神经影像学研究一致表明,情景回忆会激活默认模式网络(DMN),但这种激活程度如何随检索信息的表征内容而变化仍不清楚。本元分析探讨了语言材料和视觉材料在回忆过程中对DMN的招募是否存在差异。研究纳入了24项语言相关研究和19项视觉相关

  
洪根·金
大邱大学康复心理学系

摘要

功能性神经影像学研究一致表明,情景回忆会激活默认模式网络(DMN),但这种激活程度如何随检索信息的表征内容而变化仍不清楚。本元分析探讨了语言材料和视觉材料在回忆过程中对DMN的招募是否存在差异。研究纳入了24项语言相关研究和19项视觉相关研究;回忆过程通过主观测量进行评估,网络对应关系则采用Yeo 17网络划分方法进行判定。两种类型的回忆都激活了DMN,但语言材料的回忆在DMN的所有三个子网络中表现出更强的激活效应和更广泛的激活范围。直接对比也显示,在DMN的所有细分区域中,语言回忆相对于视觉回忆具有更显著的优先性。对基于单词、物体和场景的回忆进行单独分析后,进一步支持了语言回忆在DMN激活中的这种偏向性。这种偏向可能反映了语言回忆在概念整合或语义构建方面对DMN的依赖程度高于视觉回忆。更广泛地说,这些发现表明,语言与视觉之间的差异可能是DMN在情景记忆中功能组织的重要原则,并有助于解释先前神经影像学研究结果的多样性,对其他由DMN支持的认知领域也可能具有启示意义。

章节摘录

引言

功能性磁共振成像(fMRI)研究一致表明,情景回忆——即生动地检索过去的事件及其相关背景细节——会可靠地激活默认模式网络(DMN)。这种激活现象既出现在自然主义的自传体记忆范式中,也出现在严格控制的实验室任务中(Kim, 2021; Rugg and Vilberg, 2013; Spreng et al., 2009),这表明DMN可能支持检索信息的整合。

研究选择

元分析的候选研究通过多种途径确定。首先,2025年5月在PubMed数据库中使用了以下查询进行搜索:fMRI AND (recollection OR familiarity OR “remember–know” OR confidence OR “source memory” OR “associative memory” OR “relational memory” OR “contextual memory” OR “item–context association” OR “paired associate” OR “retrieval success” OR “old/new recognition” OR “item memory”) AND (retrieval OR recognition OR recall) AND “episodic

语言回忆与视觉回忆的独立元分析

分别对语言回忆和视觉回忆进行了元分析。结果总结在表2中,并在图2中进行了展示。
对于语言回忆(k = 24),主要观察到左侧大脑区域的激活,包括内侧前额叶皮层、中间/上额回、后扣带回皮层/楔前叶、下顶叶小叶、中间颞回,以及一个涵盖海马体、杏仁核和海马旁回的脑区簇。

语言回忆比视觉回忆更显著地激活DMN

独立元分析表明,尽管语言回忆和视觉回忆都在DMN内表现出激活,但语言回忆的激活范围更为广泛。直接对比同样显示,在DMN各区域内,语言回忆相对于视觉回忆具有更显著的优先性。类别层面的分析进一步表明,基于单词的回忆比基于物体或场景的回忆在DMN中的激活更为明显。

结论

语言回忆和视觉回忆都可靠地激活了DMN区域,这与DMN在构建过去事件内部表征中的通用作用一致。然而,在回忆语言材料时,DMN的激活强度和范围都大于回忆视觉材料时。子网络分析进一步表明,DMN-A和DMN-C可能对这些差异的贡献更大。一种合理的解释是,语言回忆在概念整合或语义构建方面对DMN的依赖性更强。

伦理声明

本元分析仅涉及现有数据的汇总和分析,不涉及与人类参与者或动物的任何直接互动。因此,本研究无需额外的伦理批准。

资金来源

本研究未获得公共部门、商业部门或非营利组织的任何特定资助。

CRediT作者贡献声明

洪根·金:撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、可视化、方法论、研究设计、数据分析、概念化。

在准备本论文的过程中,作者使用了ChatGPT来改进语言表达和可读性。使用该工具/服务后,作者对内容进行了必要的审阅和编辑,并对出版物的内容负全责。

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。

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