综述：认知神经科学中的方法学考量：基于斯特鲁普任务（Stroop Task）的fNIRS（功能性近红外光谱）应用研究综述

《NeuroImage: Reports》：Methodological Considerations in Cognitive Neuroscience: A Scoping Review of fNIRS Applications with the Stroop Task

本文系统回顾了近20年133项fNIRS-斯特鲁普测试研究，指出方法学标准化不足是主要局限，表现为样本量普遍偏小（尤其多组比较研究）、控制条件缺失、多采用块设计且 oxy-Hb 分析为主，导致结果可比性差。研究发现fNIRS在检测认知冲突时具有优势，但需加强设计规范与信号解析方法。

　　功能近红外光谱（fNIRS）作为一种研究认知神经科学的重要工具，近年来在学术界引起了广泛关注。这项技术因其相对较低的成本、对特定人群的适应性以及较高的时空分辨率，成为研究认知控制、神经活动以及干预效果的有力手段。然而，尽管其潜力巨大，fNIRS在应用过程中仍然存在诸多方法学上的挑战。本文通过回顾过去20年间发表的133项fNIRS与Stroop测试结合的研究，系统地分析了该领域在方法设计、数据采集和分析方面存在的异质性和不足，旨在为未来的研究提供更清晰的方向。

### fNIRS技术的基本原理

fNIRS通过利用近红外光在组织中的传播特性，能够测量大脑皮层的血流动力学变化。其工作原理基于光吸收和散射，特别是对氧合血红蛋白（oxy-Hb）与脱氧血红蛋白（deoxy-Hb）的检测。近红外光在650至1300纳米波长范围内具有良好的穿透性，可以穿过头皮到达大脑皮层。光在大脑中传播时会经历吸收和散射，通过测量光的强度变化，可以推断出脑血流动力学的变化，进而间接反映神经活动。这种技术的优势在于其便携性、非侵袭性以及对运动和环境干扰的较低敏感度，使其在研究那些对传统成像技术如功能性磁共振成像（fMRI）不适用的群体时尤为有用，例如儿童、发育障碍患者或对封闭空间有恐惧的个体。

尽管fNIRS在测量皮层活动方面具有显著优势，但它在测量深部脑结构如前扣带回（ACC）和纹状体时存在局限性。这主要是由于近红外光的穿透深度有限，通常只能检测到皮层表面的血流变化。然而，随着技术的进步，商业化的fNIRS设备已经具备了全头覆盖的能力，这为研究更广泛的脑区提供了可能。

### Stroop测试的背景与应用

Stroop测试是由John Ridley Stroop在1935年提出的经典认知实验，主要用于研究认知控制、冲突处理和抑制机制。测试的基本形式是让受试者命名所见颜色，而非阅读颜色词，以评估语义信息与颜色信息之间的冲突。该测试不仅在基础研究中广泛应用，也在临床评估中扮演重要角色，例如用于评估注意力、执行功能和神经可塑性等。由于其显著的行为效应和神经活动的可检测性，Stroop测试在fNIRS研究中也备受青睐。

然而，Stroop测试的广泛应用也带来了方法学上的挑战。首先，大多数研究采用的是块设计（block design），而非事件相关设计（event-related design）。块设计虽然有助于提高信号信噪比，但其局限性在于无法准确捕捉到短暂的神经活动变化。其次，很多研究缺乏足够的控制条件，难以准确解析Stroop效应的内在机制。此外，大多数研究仅报告了氧合血红蛋白的变化，而较少关注脱氧血红蛋白的变化，这可能限制了对大脑血流动力学的全面理解。

### 方法学回顾与发现

在对133项fNIRS-Stroop研究的回顾中，发现研究在多个方面存在显著的异质性。首先，研究的样本量在近年来有所增加，但总体而言仍然不足，尤其是在比较不同群体的研究中。其次，研究中使用的刺激类型和控制条件差异较大，这使得跨研究的比较变得困难。大多数研究集中在颜色词（Color Word, CW）测试，而较少涉及修改后的颜色词匹配测试（Modified Color-Word Matching, M1）和具有多个反应选项的测试（M2）。此外，尽管事件相关设计能够提供更高的方法学控制，但其应用仍相对较少。

在数据处理方面，大多数研究采用的是广义平均（grand average）方法，而非更精细的分析方法，如连接性分析（connectivity）。这一现象表明，研究者在数据采集和分析过程中往往缺乏对复杂神经机制的深入探讨。此外，fNIRS信号的测量方式也存在差异，包括对不同波长的选择、采样率的设定以及对信号通道的布局。这些差异可能影响研究结果的可靠性和可比性。

### 讨论与反思

在讨论部分，研究者强调了当前fNIRS-Stroop研究中存在的一些方法学问题。首先，研究设计的多样性使得研究结果难以进行系统比较。其次，研究者往往将fNIRS信号视为解释变量（explanans），而非研究对象本身（explanandum）。这种倾向可能限制了fNIRS在测试认知理论和神经机制方面的潜力。此外，尽管fNIRS在时空分辨率上具有优势，但其在检测深部脑结构方面的局限性仍然是一个挑战。

值得注意的是，早期的fNIRS-Stroop研究多采用M1测试，这可能影响了后续研究的设计选择。由于M1测试需要更多的认知步骤，其结果可能与传统的颜色词测试（CW）存在差异。此外，一些研究在刺激类型的选择上存在一定的模糊性，例如“文本”和“颜色块”类型的测试，其设计可能未能充分体现认知冲突的复杂性。这引发了关于Stroop测试是否能够全面反映认知机制的讨论。

### 未来研究方向与建议

为了提高fNIRS-Stroop研究的科学性和可比性，研究者提出了多项建议。首先，应加强方法学标准化，包括实验设计、数据处理流程以及控制条件的选择。其次，研究者应考虑使用更精细的分析方法，如连接性分析，以更全面地理解大脑网络之间的互动。此外，增加样本量和采用事件相关设计将有助于提高研究的统计效力和结果的可靠性。

同时，研究者还建议未来的研究应更加关注不同脑区的活动，而不仅仅是前额叶皮层。这可能涉及到对更广泛的脑区覆盖，以及对不同认知机制的深入探讨。此外，考虑到fNIRS在亚洲国家（尤其是日本）的广泛应用，研究者指出，这种地理上的集中可能影响研究结果的普遍适用性。因此，未来的研究应更加注重跨文化比较，以确保研究结果的广泛适用性。

### 结论

综上所述，尽管fNIRS-Stroop研究在认知神经科学领域具有重要价值，但其方法学上的异质性和不足仍然显著。为了推动该领域的进一步发展，研究者呼吁加强方法学标准化，提高样本量，并采用更先进的数据处理技术。此外，应更加关注不同认知机制的解析，以更全面地理解大脑在处理冲突和执行任务时的神经活动模式。这些努力将有助于提高fNIRS在认知研究中的科学价值和实际应用潜力。