《Cortex》：Distinct Neural Representations across Discrete and Continuous Non-symbolic Ratios
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相对量（relative magnitudes），如比率（ratios）和比例（proportions），对日常生活至关重要。根据比率加工系统（ratio processing system, RPS）理论，不同格式（formats）的比率共享共同的神经编码（
相对量（relative magnitudes），如比率（ratios）和比例（proportions），对日常生活至关重要。根据比率加工系统（ratio processing system, RPS）理论，不同格式（formats）的比率共享共同的神经编码（neural code）。既往神经影像学研究显示，不同视觉格式的比率由重叠脑区加工，并产生相似的距离效应（distance effects）。然而，支持RPS理论的这一证据并不必然意味着共同表征（common representations）。本研究旨在通过多变量功能磁共振成像（multivariate functional magnetic resonance imaging, fMRI）分析，考察以离散量（discrete magnitudes）和连续量（continuous magnitudes）呈现的单个比率的神经表征，从而检验RPS理论的关键预测。20名参与者在磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）扫描仪中完成了一项延迟比率比较任务（delayed ratio comparison task），刺激为离散量（点集）和连续量（线段长度）。研究人员使用表征相似性分析（representational similarity analysis, RSA），在全脑范围内考察比率表征在高水平变异（high-level variations），如格式（长度和数量[numerosity]），与低水平变异（low-level variations），如线段方向和点大小变化之间的相似性。结果表明，几乎没有支持离散量和连续量之间存在共享比率表征的证据。相反，数量（numerosity）和长度中的比率似乎以定性不同的方式编码。总之，结果表明比率在大脑中并非以格式独立（format-independent）方式表征，从而对比率加工系统（RPS）理论提出挑战。
研究背景与问题：相对量如比率和比例对日常生活至关重要。比率是二阶量（second-order magnitude），其值量化两个一阶量之间的关系，并对呈现方式相对不变。比率加工系统（ratio processing system, RPS）理论提出，不同格式的比率共享共同神经编码，并在计算层面预测比率知觉跨格式相关，在表征层面预测非符号与符号格式比率汇聚为单一非模态量表征。既往功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）适应、空间重叠和距离效应研究支持RPS，但空间重叠和单变量距离效应不足以证明共同表征；比较范式还可能混合单个比率编码与比较加工。近似数量系统（approximate number system, ANS）的历史警示也表明，空间重叠不能证明格式独立表征。因此，该研究使用多变量fMRI分离单个比率的神经活动，检验离散（点集数量）与连续（线段长度）非符号比率是否共享格式独立神经表征。
研究人员开展的研究与结论：研究人员从University of Western Ontario招募30名参与者，最终纳入20名，完成延迟比率比较任务。目标比率为0.25、0.50、0.75，分母三水平；刺激包括点集和线段两格式，并分固定总面积点（DA）、固定项目大小点（DI）、水平线（LH）、垂直线（LV）四子格式。单变量分析显示跨格式在枕叶和右顶内沟（intraparietal sulcus, IPS）等存在空间重叠；但多变量分析几乎没有证据支持离散与连续非符号比率共享格式独立表征，数量比率更符合线性距离模型，长度比率更符合二元相同/不同模型。该研究挑战RPS核心表征预测，强调区分共享加工与共享表征。
主要关键技术方法（不超过250字）：从University of Western Ontario招募30名参与者，最终纳入20名（12名女性、7名男性、1名非二元性别；平均年龄26.5岁）。在3T Siemens Prisma Fit扫描仪完成延迟比率比较任务，刺激为点集和线段，分DA、DI、LH、LV四子格式。fMRI数据经fMRIPrep预处理，SPM12分析。单变量采用参数调节模型检验比率线性与二次效应，并在预注册感兴趣区（region of interest, ROI）分析。多变量采用ROI表征相似性分析（representational similarity analysis, RSA），以交叉验证平方马氏距离（cross-validated squared Mahalanobis distance, crossnobis）构建表征相异性矩阵（representational dissimilarity matrix, RDM），比较Ratio、Format、Subformat等模型并计算噪声天花板；另以searchlight、多维标度（multidimensional scaling, MDS）、二元比率模型和绝对量控制进行探索。
研究结果：
3.1 行为结果（Behavioral Results）：排除缺失或延迟反应2.4%。总准确率88.1%，所有条件显著高于随机。点条件DA为82.8%、DI为83.0%；线条件LH为91.8%、LV为94.7%。格式效应显著，F(2.29,43.44)=17.25，η
2G=0.38，p<.001；同格式子格式间无显著差异，线条件准确率显著高于点条件。结论是参与者关注比率，长度比率辨别优于数量，尽管线目标-比较比率差异更小。
3.2 单变量结果（Univariate Results）：参数调节控制分母大小后，点两子格式在V1（hOc1）显示比率线性效应；线子格式在V1、V2、楔叶和舌回更广泛。点子格式联合右V1，线子格式联合V1/V2，四子格式联合右V1。IPS ROI显示0.50激活低于0.25和0.75的U形。二次比率效应在全脑出现：点主要在枕叶，并在双侧IPS、右MFG和IFG；线在枕叶、顶叶、额叶等更广泛；点子格式联合右IPS/IPL和右IFS/IFG，线子格式联合IPS/IPL及更广泛颞枕和中央前回；四子格式联合在预注册阈值无显著，宽松阈值右IPS。结论是单变量跨格式存在部分重叠，尤其右IPS，但空间分布不同。
3.3 多变量结果（Multivariate Results）：
3.3.1 预注册模型比较（Model Comparison Analysis）：比率模型与神经RDM相关为负或不显著，解释力低；含格式模型相关最强，接近噪声天花板。Searchlight一致显示格式模型全脑显著，比率模型仅在枕叶呈负相关。结论是整体神经模式主要由格式而非比率解释；负相关不进一步解释。
3.3.2 按格式分离模型比较（Model Comparison Separated by Format）：将12×12 RDM分为点内、线内和跨格式。点内：比率模型在视觉（右LOC）、顶叶（双侧IPS/IPL）和额叶（右IFG/IFS）显著，部分接近噪声天花板；子格式模型主要在视觉和右IPS。线内：比率模型在左IPL、左IFG/IFS显著；子格式模型在视觉、双侧IPS和右SPL；噪声天花板低于点。跨格式：比率模型除右IFG外均不显著，相关低于噪声天花板。Searchlight显示点内比率簇较线内更广，跨格式无显著簇，点内与线内联合无存活簇。结论是格式内存在比率信息，视觉区对子格式敏感，顶额区对比例敏感；无跨格式共享编码区域证据。
3.3.3 线长比率的替代编码（Alternative Encoding of Ratio for Line Length）：MDS显示第一维主要区格式，第二维区比率；点呈较一致梯度，线在部分ROI不稳定或呈0.25/0.50与0.75分离。二元比率模型（RatioB，相同/不同）对线在右IPS、双侧IPL、左IFG、左IFS显著；对点不如线性模型；跨点线虽在双侧IPS/IPL、右SPL、IFG显著，但未显著高于线性模型。Searchlight中二元模型在线内簇多于线性，点内类似但较小；点内与线内联合在左IPS/IPL和IFG重叠，跨格式无显著。结论是长度比率可能更适合二元编码，但需谨慎；数量比率更符合线性梯度。
3.3.4 控制绝对量（Controlling for Absolute Magnitude）：构建36×36 RDM纳入分母。绝对量模型对点显著但低于比率模型，对线不显著。偏相关控制绝对量后，比率模型在点内和线内所有ROI显著；控制比率后，绝对量仅在部分点ROI显著。结论是点比率效应不能仅由总数量解释。
讨论部分总结：讨论认为，单变量结果复制了跨格式共同激活和IPS空间重叠，但多变量结果不支持比较前的格式独立表征。数量与长度比率编码程度不同：数量更符合线性距离模型，长度更符合二元模型且MDS组织较不稳定。跨格式相关小且低于噪声天花板，说明格式依赖。线比率二元编码可能因连续量信号较粗糙或不稳定，也可能因线更易辨别导致分类或启发式策略；但比率表征形式不一定直接指示行为。二元模型searchlight显示点线在IPS/IPL和IFG有空间重叠，说明可能共享加工资源而非共享格式独立表征。单变量线性效应在枕叶，U形效应在右IPS，0.50激活较低；可能反映认知需求或半值基准，但刺激已抖动，不能仅归因基准。对RPS，研究人员指出未发现比较前格式独立表征，不全盘否定理论，而是需细化：抽象表征可能在额叶但噪声大，或仅在需要跨格式比较时出现；RPS可能主要是计算共享，同一操作应用于不同表征，或在比较阶段转换为可比空间，距离效应可能来自距离依赖计算。局限包括样本量20、排除多、噪声天花板限制、相关设计、仅成人、比率和格式数量有限。未来需更多比率、基准、发展人群、符号比率及干预研究。
结论（Conclusion）翻译：本研究考察离散与连续非符号比率是否具有共同神经表征。结果显示，尽管有证据表明每种格式内（即长度和数量）存在比率编码，但在神经层面几乎没有格式独立比率表征的证据。这些发现对RPS具有重要意义，因为RPS被提出用于支持所有视觉格式中比率的表征和加工。具体而言，研究结果强调区分共享加工与共享表征的重要性。这些发现还提醒，不应在未直接检验单个比率表征结构的情况下推断共享表征。需要更多工作来界定RPS的哪些成分在不同格式间共享，以及其如何运作。区分RPS的表征预测与计算预测，可能有助于改进未来工作中对RPS的检验。
