“自我”的概念是如何以及何时出现的，一直是发展心理学非常感兴趣的话题。自我意识被认为是在18个月左右出现的，那时幼儿开始表现出身体上的自我认知。然而，身体上的自我认知能够在多大程度上成为一个反映思考自我的指标，这一点还存在争议。成人认知神经科学的研究表明，当我们思考自我时，一个叫做默认模式网络（DMN）的脑网络，包括颞顶联合区（TPJ）和内侧前额叶皮质（mPFC）被激活。我们假设，如果镜像自我识别涉及自我意识，那么相较于还没有表现出镜像自我识别的幼儿，表现出镜像自我识别的幼儿的大脑额叶和颞顶叶区域之间的功能连通性可能会增加。本研究使用fNIRS的研究方法，收集了18个月大幼儿的静息状态数据，其中包括18个识别者（表现出镜像自我识别的幼儿）和22个非识别者（不能进行镜像自我识别的幼儿）。我们发现，与非识别者相比，识别者的额-颞顶的连通性明显更强，这一发现可能支持婴儿期镜像自我识别和自我意识之间的假设关系。本文发表在Developmental Cognitive Neuroscience杂志。（可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文）。思影曾做过多期关于近红外脑功能研究的文章解读，如果您感兴趣，可结合阅读：
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儿童自我意识的产生一直是研究者们关注的热点，但由于研究中很难对自我意识进行操作化定义（测量），因此儿童的自我意识研究很受限。自我意识有不同的水平，最直观的假设是身体的自我意识和心理或认知的自我意识是有区别的。也正是由于自我意识包含了不同的水平，致使我们不清楚应该如何精准地描述经典测试测量的婴儿时期自我意识（反映的是身体自我还是认知自我）。评估婴儿自我意识的主要方法仍然是镜子自我识别(mirror self-recognition, MSR) 任务。在MSR任务中，18个月的婴儿已经知道镜子里人是自己，尽管这样看来该任务测试的是身体上的自我识别，但许多学者认为，从镜子中识别自己是一种能力，它反映了对自我更广泛的概念化，即这种自我识别能力与许多心理自我的要素有关。例如，共情能力，使用人称代词和符号，角色扮演，以及记忆能力均与MSR任务中自我识别表现有关，以上证据与MSR任务表现是认知自我意识的指标这一假设是一致的。然而，尽管如此，学者们仍没有普遍接受MSR测试反映自我意识发展的说法，还有一些人认为，它可能反映了幼儿对镜子属性的理解能力或者触摸标记的能力或动机的差异。由于幼儿无法报告他们如何处理自我相关的刺激，因此，目前对早期自我意识的认识非常有限，而成人的自我相关加工在认知神经科学方面已获得了丰富的成果。一篇聚焦于默认模式网络(Default Mode Network, DMN)的综述表明，该脑网络在低频 (< 0.1 Hz)静息态下被激活，自我有关加工也激活了这一脑网络。DMN与社会脑网络(medial prefrontal cortex, mPFC, precuneus, posterior and anterior cingulate cortex, the inferior parietal lobe, IPL, medial temporal lobe, temporoparietal junction, TPJ) 的许多脑区重叠，同时DMN在一些内省和适应性心理活动中发挥着重要的作用。自我参照加工是引起DMN参与的大多数心理过程的共同特征，这表明该网络是处理自我相关加工的“内在系统”。与以上结论一致的是近来的fMRI研究同样发现成人的DMN主要脑区会参与自我加工任务。自我加工任务中DMN的激活与静息态下DMN的激活非常相似，从而引出一个假设：人们在休息时会从感知外部世界转化为内部认知模式，之后也得到了有关影像学研究的实证支持。更重要的是，DMN更多地参与心理的（认知）自我加工，更少的参与身体的自我加工。目前仍对发育中的大脑自我意识的神经基础所知甚少。仅有一项结构性fMRI研究利用MSR（镜子自我识别任务）任务对15-30个月幼童的自我意识发展的神经基础展开了研究，他们发现，TPJ（颞顶联合区）的成熟与幼童的自我认知有关。还有研究发现自我识别与共情能力之间，以及自我识别与TPJ成熟度之间均存在正相关关系，而且不会受到年龄的影响，这也表明自我意识的出现和发展可能无法用一般性成熟过程来解释。还有几项研究发现DMN在1岁半（生命第二年中期）时已经和成年人的一样成熟，这与能够成功完成MSR任务的年龄相吻合，但是自我意识是否与DMN的成熟有关仍然是未知的。
功能性近红外光谱 (Functional near-infrared spectroscopy, fNIRS) 已成为幼儿静息态功能连通性研究中 (resting-state functional connectivity, RSFC) 可行且有效的方法。然而，由于它的应用仅限于外部的大脑皮层，本研究根据以往的成人研究，利用额-颞顶 (fronto-temporoparietal)功能连通性的指标来反映DMN。
研究目的：探究18个月幼儿自我意识的发展，即静息态下额-颞顶功能连通性是否与镜像自我识别有关。 实验任务：镜子自我识别任务(MSR)，将任务表现作为衡量自我意识的指标；研究方法：fNIRS，将额-颞顶功能连通性作为神经科学指标。研究假设：表现出镜像自我识别与未表现出镜像自我识别的幼儿相比，前者的额-颞顶功能连通性更强。本研究收集了43个18个月大幼儿的静息态数据，另外由于技术问题和数据质量未达标准，剔除了另外52个幼儿的数据。第一名实验人员负责记录测试过程，她最先进入实验室并躲在窗帘后以免干扰实验。第二名实验人员首先让幼儿做一个热身游戏，随后将其注意力转移到镜子上。一旦幼儿注视镜中的自己至少三次时，实验人员便假装给幼儿擦鼻子同时偷偷在他/她脸上涂一个红点。之后，实验人员再次让幼儿站在镜子前，并确保其至少看镜中自己三次。整个测试期间，幼儿的照顾者一直在房间中，但要求照顾者不去直接引导幼儿注意镜像，并且保证自己的不会出现在镜子中，以避免给幼儿进行镜像自我识别提供线索，同样，实验人员也要避免出现在镜子中。根据幼儿的行为，研究者将参与者划分为三类：识别者：幼儿用手触摸有红点的一侧脸颊，鼻子或另一侧脸颊；模糊者：幼儿一边说自己的名字，一边看着镜子里的自己，但没有摸自己的脸；
图1 通道排布示意图
星星表示光源，圆圈表示探测器，带数字的圆圈则为通道。
使用UCL-NIRS系统记录，该系统使用两个连续的近红外光波长(770 nm和850 nm)检测HbO2和HHb浓度的变化。数据采样率为10Hz。参与实验的幼儿们戴上定制的NIRS帽子，以两种非常相似的通道排布方式覆盖大脑双侧的颞顶和额叶区域。第一种通道排布包括12个光源和12个探测器，共30个通道，用于测试了43名被试中的20名；而第二种通道排布包括16个光源和16个探测器，共44个通道。这种44通道的排布是30通道的扩展版，在每一侧大脑多出了两行光源以多出7个通道。这使得我们增强了对额定区域自发振荡的探测，这种设置用于测试另外的23名被试。
图2 幼儿佩戴不同排布类型的fNIRS帽子
静息态数据采集
在光线昏暗、声音微弱的房间中采集幼儿的静息态数据，幼儿坐在父母的腿上，距离117厘米的等离子屏幕约90厘米。为了让参与者保持清醒和尽可能安静，我们给他们看了一个类似屏幕保护程序的视频，里面有彩色的泡泡和放松的音乐。在实验过程中，要求父母不要说话，以避免在安静的休息状态下诱发与自发波动无关的脑区激活。表1 LPBA40脑图谱中，配准后fNIRS的通道与脑区的对应关系
在本研究中，将mPFC上的通道(通道27、28、29、30)与其他属于DMN的通道之间的连接，包括左/右颞上回（STG, 通道5, 6, 7; 18, 19, 20），左/右颞回中/后部（PTG, 通道8, 10 , 11, 13; 21, 23, 24, 26），左/右颞顶联合区（TPJ, 通道9, 12; 22, 25）定义为额叶和颞顶叶之间的连接。
图4 A,两岁幼儿结构像上的通道排布情况。B, 通道排布的地形图。ROIs：红色表示mPFC,绿色表示STG,紫色表示颞回,蓝色表示TPJ。
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对于实验阶段的视频，使用Mangold-INTERACT软件进行行为编码，目的是剔除掉幼儿移动、哭泣或者看父母或主试以及父母或主试说话的无效时间段。对于fNIRS数据我们使用MATLAB进行数据筛选和分析。首先从所有被试的所有通道中提取出HbO2和HHb数据，剔除掉平均强度低于10-3个光学单位的通道（编者注：大多数fNIRS实验因为HbO2更高的敏感性，只选取HbO2作为生理指标进行进一步的数据整理与统计分析，不过有研究通过HHb与HbO2的负相关关系，来检测血氧信号异常与否作为通道剔除的标准，另外大多研究通过变异系数筛选通道，一般高于20%的通道被剔除）。假设幼儿HRF恢复到基线水平最短需要8s，我们剔除掉每个无效时间段后的前8s的数据（见图2），以保证我们的数据只包括静息阶段，同时连续至少5s时我们才认为是有效数据。
图5 A,收集到的静息态数据样例，底部的红色通道被标记为坏通道。
B, 30 × 30 通道的相关性矩阵，蓝线的通道在预处理中被剔除。
进行行为编码后将从每个被试中提取有效fnirs数据的时间序列，剔除掉总时间少于100s以及坏通道的数量超过30%的被试。对光强度数据进行0.01-0.08Hz的带通滤波（p.s生理噪音种类：脉搏波：0.6~1.2 Hz、呼吸震荡：0.1~0.5 Hz；其他噪声：头动：~0.01Hz以及高频机器噪声），使用修正过的Beer-Lambert定律将其转换为血氧浓度信号。对于每个被试计算了其在预处理后的通道间的相关值，生成了两个30x30的R矩阵（分别基于HbO2和HHb两种血氧数据）。然后对这两个R矩阵进行Fisher-z转换以方便之后的统计（在相关系数的统计中，如果两组数据的分布独立并且二元正态分布，如果使用直接计算皮尔逊相关系数，如果r太接近1或者-1，那么它们的方差就会很小。进一步对相关系数的统计会失去其效率，因此得到相关系数后将其进行转化，使其保持|r|<0.5的范围内，则会保持方差大概等于1/N）。之后，我们分别对这两个z转换后的R矩阵上的每一个通道对进行单样本t检验以检测两两是否呈现显著的通道连通性。然后，我们计算了识别者的连通性是否显著大于非识别者，上述检验都通过FDR矫正（通过行为结果筛选被试分组）。根据MSR任务表现，18名幼儿被划分为可自我识别者，22名被划分为未自我识别者，3名被划分为模糊者，由于这组人数太少，后续分析聚焦于识别者和非识别者这两组的数据。
图6 识别者与非识别者之间额-颞顶叶连通性的差异。
A.额-颞顶叶的连通性，HbO2信号；B.额-颞顶叶的连通性，HHb信号;
C.其他通道间的连通性，HbO2信号；D.其他通道间的连通性，HHb信号。
对本研究的ROIs进行独立样本t检验发现，HbO2信号上，识别者比非识别者在mPFC与右侧TPJ及右侧PTG之间表现出更强的功能连通性，HHb信号上不存在显著的差异。其余通道中，13个HbO2信号上的通道对和4个HHb信号上的通道对，识别者的功能连通性显著强于非识别者；1个HbO2信号上的通道和6个HHb信号上的通道上，非识别者的功能连通性显著强于识别者。之后，将脑网络（属于DMN vs. 不属于DMN）和半球（右 vs. 左）作为组内变量，组别（识别者 vs. 非识别者）为组间变量，对基于HbO2信号的通道间功能连通性进行重复测量方差分析。结果发现，脑网络，半球和组别的三者交互作用不显著。而基于通道的分析显示，两组之间的连接性差异主要集中在右半球。由于以上重复测量方差分析也显示这一显著性趋势，进一步以脑网络作为组内变量，以组别为组间变量，分别对每个半球进行重复测量方差分析。结果发现，右半球上，脑网络和组别的交互作用显著，而左半球上的交互作用不显著。根据这一结果，对识别者和非识别者数据进行独立样本t检验，结果发现，DMN内的右半球上，识别者表现出显著强于非识别者的功能连通性，但左半球却未观察到显著差异；DMN外的右半球上，非识别者表现出略微强于非识别者的功能连通性（边缘显著），但在左半球却未观察到任何差异。对基于HHb信号的通道间功能连通性进行同样的统计分析，结果发现脑网络，半球和组别的三者交互作用不显著；右半球上，脑网络和组别的交互作用边缘显著，而左半球上的交互作用显著；DMN内的右半球上，识别者表现出显著强于非识别者的功能连通性，但左半球上却未观察到显著差异；DMN外的左半球上，非识别者表现出显著强于非识别者的功能连通性，但在右半球却未观察到任何差异。本研究证明了额叶-颞顶联合区功能连通性（可能是DMN的代理）在自我意识出现时发挥着重要作用。考虑到大量研究结果证明了DMN参与自我相关的加工，在本研究中观察到的额-颞顶联合区的功能连通性与MSR之间的正相关关系进一步支持了前人研究结果，同时支持了MSR反映自我意识的研究结论。
