词汇产生交互激活模型在脑卒中后失语症患者命名错误分析中的应用

失语症是脑卒中患者常见的并发症，占脑卒中人群20%—40%[1]，所有卒中后失语症患者均存在不同程度的命名障碍[2]。命名障碍是由于语言系统受损导致无法随意提取已熟知的实质性词汇，引起交流中断，严重影响沟通能力[3]。分析和探讨不同类型失语症患者命名错误反应规律及产生机制，探索有针对性的治疗方案，对失语症患者词汇提取能力的改善至关重要。词汇产生交互激活模型(the interactive activation model of word production， IA模型)[4—5]是命名的认知神经心理学模型之一，以言语错误分析为基础建立，根据模型可将命名错误反应进行分类并解释其产生机制。该模型在英语失语症患者命名能力研究中得到广泛应用[6—8]。国内语言学专家也对该模型进行了研究[9—10]，但尚未广泛应用于汉语失语症命名错误反应的分析。本研究基于该模型对41例卒中后失语症患者的命名反应进行分类和分析，探讨不同类型命名错误产生机制及针对性治疗方法。

1.1  一般资料2019年1月—2020年11月在同济大学附属养志康复医院进行言语语言治疗的脑卒中后失语症患者41例，其中脑梗死25例，脑出血16例；男性28例，女性13例；年龄（47.92±16.42）岁。入组患者的病程为（258±347）天，失语商（aphasia quotient, AQ）得分为（64.85±17.48）分，非语言性认知功能评分为（58.13±19.40）分。

纳入标准：①左侧大脑半球脑卒中；②病程1个月及以上；③经《西方失语成套测验》(the western aphasia battery， WAB)评估诊断为失语症，即AQ<93.8；④WAB命名能力评估项中出现命名错误；⑤发病前熟练掌握普通话；⑥自愿参与本研究并签署知情同意书。

排除标准：①年龄<18岁或年龄>80岁；②存在其他神经性疾病，如帕金森病、脑外伤等；③存在听力、视力损伤，无法完成评估；④经非语言性神经心理测验(non-language-based cognitive assessment， NLCA)评估存在显著认知功能障碍，即总分<10分；⑤有显著的构音障碍、言语失用、精神疾病。

本研究经同济大学附属养志康复医院医学伦理委员会批准(批号：YZ2019-065)。

1.2  方法由经过专业培训的言语语言治疗师对患者的语言能力及视图命名能力进行评估，评估过程进行录音，采集每位患者的命名反应，再对命名反应进行分类并计算各类型命名反应比率，进行统计分析。

1.3  评定方法1.3.1  非语言性神经心理测验(non-language-based cognitive assessment， NLCA)[11]：为保证患者满足语言能力评估所需的基本认知功能，采用NLCA评估患者的非语言认知能力，筛选出具备一定记忆力、注意力和视空间能力的患者，即至少能完成上述3项能力评估的第一题，总分≥10分；排除存在显著认知功能障碍的患者，即总分<10分。

1.3.2  西方失语症成套测验[12—13]：采用WAB评估患者语言能力，根据Benson言语流畅性评价标准将失语症分为非流利性和流利性两大类，并按照改良Benson法对患者进一步分类。

1.3.3  中文版波士顿命名测验(Boston naming test， BNT)[14]：中文版BNT包含30幅黑白线条图，目标词从高频词(如“树”“铅笔”)到低频词(如“圆规”“竖琴”)，是目前最常用的检测命名障碍的方法之一。评估时让患者说出黑白线条图的名称，记录患者在无提示下的第一反应，如果患者没有做出反应，30s后换下一张图。

1.4  对命名错误反应进行分类基于词汇产生交互激活模型(the interactive activation model of word production， IA模型)对患者命名错误反应进行分类[15]。如图1所示，IA模型包含语义特征、词汇和语音3层，层与层之间双向连接，构成了复杂的词汇知识网络。词汇产生的两个阶段：选择词汇和语音编码，都是通过网络内信息的扩散激活来实现的，它们同时发生，相互影响。基于该模型，图片命名开始于识别图片，在选择词汇阶段激活与目标词相关的语义特征，再将激活扩散到词汇层，选择出目标词；在语音编码阶段，激活与目标词相应的音位并进行编码。以上任一阶段或环节发生障碍将可能导致不同类型的命名障碍(表1)。除表1中命名错误外，如果患者的命名反应与目标词代表的物品存在视觉相似性，则将其归为视觉相似性错误E9；由于汉语的特点，还存在组词错误E10，指说出目标词的部分音素或词素，如将“冰箱”说成“冰”。

1.5  统计学分析采用SPSS 23.0进行统计学分析，视图命名测试时正确反应和各类型错误反应等计数资料用率进行描述，组间比较采用χ2检验。采用Fisher判别来比较流利性和非流利性失语症患者命名错误反应的特点。采用Pearson相关性分析来分析语义性错误占错误数的比率与命名正确率之间的相关性。P<0.05表示差异有显著性意义。

2.1  不同类型失语症患者命名正确率的比较通过对流利性失语症和非流利性失语症患者的命名正确率进行比较，流利性失语症患者的命名正确率(42.0%)高于非流利性失语症患者(28.6%)，(χ2=23.808，P<0.001)，其中命名性失语症患者的命名正确率(47.1%)是运动性失语症患者(33.3%)的1.414倍，是完全性失语患者的4.710倍(10.0%)(表2)。

2.2  流利性和非流利性失语症患者命名错误反应的比较将失语症患者按照流利性失语和非流利性失语分类，比较其不同类型命名错误反应比率，前者出现最高的是语义性错误E2(19.7%)，后者是遗漏错误E1(21.1%)和语义性错误E2(17.2%)(表3)。

采用Fisher判别分析法对患者命名错误反应的情况进行比较，步进统计表明，遗漏错误E1和组词错误E10是最能够用以区分流利性或非流利性失语症类型的两种命名错误反应类型，F值分别为14.948和12.277，P<0.001，差异具有显著性意义。据此可写出典型判别函数D1=﹣1.843+10.163×E1+34.776×E10，该函数可以解释100%的总变异，且函数具有显著性意义(χ2值=18.941，P<0.001)。

2.3  失语症患者语义性错误反应的规律如表3所示，通过对所有失语症患者不同类型的命名错误反应情况进行比较，语义性错误反应E2比率(18.5%)最高，其次是遗漏错误E1(14.0%)。如图2所示，每位患者的语义性错误占错误数的比率与命名正确率之间显著相关(Pearson r值=0.529，P<0.001)，随着命名正确率的提高，语义性错误占错误数的比率也升高。

3.1  IA模型中选择词汇阶段损伤后命名错误反应的特点本研究中非流利性失语症患者出现率最高的两种命名错误类型为遗漏错误(21.05%)和语义性错误(17.19%)，流利性失语症患者出现率最高的是语义性错误(19.7%)。有关研究表明[16—17]，视图命名任务中出现的错误反应类型可以反映IA模型中词汇选择阶段(语义-词汇系统)或语音编码阶段(语音系统)内的损伤，前者损伤可能导致语义性错误、描述性错误、遗漏错误，后者损伤可能出现语音性错误、新词/非词等[18]。因此，非流利性和流利性失语症中出现率最高的遗漏错误、语义性错误均与词汇选择阶段(语义-词汇系统)损伤有关，可能是因为核心语义知识受损，或者语义知识相对保留，但是语义知识和词汇表征间的连接不足导致。这两类命名错误反应的区别是，语义性错误是由于在词汇层一个语义相关的非目标词达到足够高的激活，而遗漏错误是由于在词汇层没有任何词汇得到足够的语义输入，从而被激活，导致没有命名尝试产生[19]。因此，为了提高脑卒中后失语症患者命名能力，可主要针对核心语义及语义-词汇间连接的加强进行，可选择层级提示法(cueing hierarchies)[20]、语义特征分析法(semantic feature analysis， SFA)[21]以及国外广泛应用的动词网络强化法(verb network strengthening treatment， VNeST)[22—23]等。此外，功能性神经成像和神经心理学研究的证据表明，双侧颞叶前部是语义认知的关键中枢[24]；左前颞叶损伤可能削弱语义特征的激活[25]或从语义特征到词汇的连接[18]；额下回对有效的词汇选择至关重要[25—26]。基于以上研究结果，使用重复经颅磁刺激（repetitive transcranial magnetic stimulation，rTMS）、经颅直流电刺激（transcranial cirect current stimulation，tDCS）等技术进行非侵入性脑刺激能否对提高失语症患者词汇提取能力有突破性进展有待进一步探索。

本研究结果显示，命名正确率提高，语义性错误占错误数的比率也升高，这一结果与以往研究结果[5]吻合，进一步显示随着命名能力的改善，核心语义知识不断完善，但语义知识与词汇表征间的连接不足，在治疗中应当予以侧重。

3.2  IA模型中语音编码阶段损伤后命名错误反应的特点本研究中失语症患者语音性错误比率(3.2%)、混合性(语音语义性)错误比率(1.4%)以及非词/新词比率(5.3%)显著低于遗漏错误比率(21.1%)和语义性错误比率(17.2%)。国外针对IA模型的研究认为语音性命名错误机制有两个：①在选择词汇阶段，词汇层受到语音层的激活反馈，从而选择出一个与目标词存在语音相关的词语[6，15]；②在语音编码阶段发生目标词的单个音位遗漏、添加或替换[18]。但国内学者对汉语词汇产生中选择词汇与语音编码之间的交互作用进行研究后表明，在汉语词汇产生中不存在从语音编码阶段对选择词汇阶段的激活反馈，因此汉语语音性错误可能仅发生于语音编码阶段[10]。针对语音编码阶段的障碍，临床可以进行最小音位对比训练、真词假词的复述和朗读等[15]。

3.3  脑卒中后失语症亚型的判别临床广泛应用的失语症分类方法是基于19世纪的语言神经基础模型(Wernicke-Lichtheim模型)[27]，从言语流利度、听觉理解和复述3个功能方面对失语症进行分类，在此框架下，根据Benson言语流畅性评价标准将失语症分为非流利性和流利性两大类。本研究结果发现遗漏错误和组词错误最能够用以区分这两大类失语症，并得出了典型判别函数，可以指导临床根据患者命名错误类型特点对脑卒中后失语症进行分类。值得一提的是，失语症经典分类法虽然应用广泛，但大量的研究和临床实践发现其存在以下问题：①相同亚型失语症个体间的语言功能障碍特征高度可变[28—29]；②应用不同标准化量表得出的失语症亚型诊断结果一致性较差；③病变部位与失语症亚型间的对应关系差[30—32]。最近的一些研究[33—35]将失语症患者分为轻度语言缺陷、语音处理缺陷和语义认知缺陷3个组别，通过对病灶位置的比较显示出与每个亚组高度相关的脑区域。轻度语言缺陷通常与左侧大脑中动脉核心区域的较小病灶有关；语音处理缺陷主要与缘上回及向前延伸至中央后回的损伤有关；语义认知缺陷与额叶区域损伤有关。因此，上述研究提出从语义认知(概念知识)、语音处理(语音的识别和产生)、流畅性(句子水平的语音计划和产生)3个维度对失语症进行分类，但尚未形成系统的评估方法。本研究采用的IA模型将不同类型命名错误与语义语音系统的功能损伤相关联，这与新失语症分类框架相适应，可以探讨应用于新分类框架下的失语症亚型判别。