1　引言

       反应攻击行为被定义为"对挑衅的回应，它通常是由愤怒的情绪所引发的"^[1]。人们在遭遇他人挑衅时，往往会关注对方的动机。Geen^[2]提出，在预测反应攻击上，个体感知到的动机比他们所遭受到的攻击强度起到了更大的作用。而且，当对方的动机不同时，人们在回应上存在个体差异。有研究表明，攻击性特质越高的个体对故意和无意挑衅的反应差异越大^[3]，但这种差异背后的神经机制尚未明了。

       静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）技术主要用于研究静息状态下大脑的神经活动^[4,5]。局部一致性(regional homogeneity, ReHo）是描述rs-fMRI信号局部性质的重要指标，它用于表征大脑局部自发神经活动的一致性^[6]。近期的一些研究已经表明，ReHo分析可以用于探究个体在行为上产生差异的神经机制^[7,8,9]。

       本研究使用基于rs-fMRI的ReHo分析方法，探究他人动机对个体反应攻击调制效应（为方便描述，在下文中将它称为动机效应）的个体差异的神经机制。被试给予不同动机对手的反应攻击行为是通过泰勒范式^[10](taylor aggression paradigm, TAP)来激发的。TAP是用于激发和量度反应攻击行为的常用范式，被证明有良好的外部效度、聚敛效度和构念效度^[11]。

       以往的研究表明，纹状体的激活水平与个体的攻击性呈现正相关^[12]。而且，有研究表明，攻击性特质越高的个体对故意和无意的反应差异越大^[3]。基于以上文献可以做出推测，动机效应的个体差异与纹状体的ReHo值之间存在关联。另外，作为与判断他人动机相关的重要脑区^[13,14,15]，颞顶联合区（temporo-parietal junction, TPJ）的ReHo值也可能与动机效应存在关联。

2　材料与方法

2.1　研究对象

       30名男性被试（平均年龄为22.5岁，标准差为2.52，范围为18~ 28岁）纳入本研究。这些被试的视力或矫正视力正常，均无精神病或神经系统疾病史，他们都自愿参与本研究并在研究开始前签署了知情同意书。在研究结束后按小时支付被试酬劳。共计30名被试的数据有效。本研究被华东师范大学伦理委员会批准。

2.2　任务设计

       本研究的试验任务共分为行为任务和磁共振扫描两部分，磁共振扫描安排在行为任务之后进行。为避免任务内容对被试的静息态扫描结果产生影响，在任务结束一段时间后（通常是3天之后)再安排被试进行磁共振扫描。

       本研究采用的任务改编自Krämer等在2007年的研究中使用的TAP ^[16]。在Krämer等的TAP中，被试和两个对手轮流进行多次竞争反应时比赛。其中一个对手总是给被试较高强度的惩罚（高攻击对手，也称为挑衅的对手），另外一个对手总是给被试较低强度的惩罚（低攻击对手，也称为无挑衅的对手）。在此基础上，本研究加入了对手动机这一变量。这里对动机的操作定义为：自己选择对被试的惩罚强度的对手为故意的对手；由电脑替他们选择对被试的惩罚强度的对手是无意的对手（电脑的选择是随机的）。在任务中被试和4个对手轮流进行比赛，这4个对手分别为：故意的高攻击对手、故意的低攻击对手、无意的高攻击对手和无意的低攻击对手。本研究用被试对故意和无意高攻击对手的惩罚强度差异来量度被试的动机效应。

       任务开始前被试会被告知以下内容：(1)在任务中他会和4名同性对手轮流进行多次比赛，和每人进行20次。(2）比赛双方在看到屏幕上的信号后迅速按键，按键慢的为输，输的人会受到惩罚。惩罚强度由赢的人来设定，惩罚为刺激性的枪声，声音大小由低到高分为8档(1档为最低，8档为最高)。(3）这4名对手中的两名自己选择对被试的惩罚强度，另外两名由电脑替他们选择惩罚。电脑的选择是随机的。(4)在完成讲解之后，他会见到即将与他进行比赛的4名对手（他们也已完成了相同的指导语讲解），这些对手会在其它房间内的电脑上与他进行比赛。

       事实上，这些对手是主试同盟，他们并没有参与到任务中。任务中的参数（对手的选择和输赢)都是提前设置好的。被试与故意的和无意的对手轮流进行比赛，即他们会交替的处在故意的和无意的情境下。这两种情境下，各有两名对手和被试进行比赛，其中1名是低攻击对手，他给出的惩罚强度为1~ 4；另外1名是高攻击对手，他给出的惩罚强度为5~ 8。高攻击对手在两种情境下给出的攻击强度是一致的，低攻击对手也是如此（攻击强度平均值±标准差：高攻击对手为6.5±1.02，低攻击对手为2.5±1.02)。每次比赛的结果是随机的，输赢大约各占50%。若被试没有按键，则一定会输。为提高被试的卷入度，在任务中安排了4名同性主试同盟作为被试的对手。所有的被试都会和这4个人见面，并被告知要和这4个人进行比赛。对于不同的被试，这4个人的身份（故意和无意两种情境下的高攻击和低攻击对手）是随机分配的。在任务完成后，被试会被询问对任务场景真实性的感受。

       本研究中的任务采用的是混合设计。故意和无意的情境交替出现（两种情境出现的次序在被试之间做了平衡），每种情境下高低攻击对手的出现次序是伪随机的，任务流程如图1A所示。任务共重复10轮，其中5轮设置为故意的情境，另外5轮设置为无意的情境。在每一轮的开始会对这一轮所处的情境进行提示。如果是故意的情境，屏幕上会出现"对手决定由自己选择对您的惩罚"；如果是无意的情境，屏幕上会出现"对手决定由电脑替其进行惩罚选择"。每一轮的情境提示结束后，在该情境下进行8个试次(trial)。一共进行80个试次，被试和每名对手进行20次，任务总时长为27分18秒。一个试次的具体流程如下：(1)首先呈现一个5~ 7秒的注视点（平均值为6秒)。(2)接着是决策阶段（持续6秒），在此阶段显示的是即将与被试进行比赛的对手，同时被试被要求选择给对手的惩罚强度。被选中的惩罚强度所对应的数字会变红变大。(3）之后是比赛阶段（呈现2~ 4秒，平均值为3秒），在此阶段屏幕的正中央会出现一个黑色长方形，当看到它时要尽快按键。(4)最后是结果呈现阶段（持续4秒），在此阶段被试会被告知比赛的结果和对手为他选择的惩罚强度。如果被试输了，在此阶段的后两秒被试会听到对手为他选择的刺激性声音。

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图1  A：任务流程。本任务重复10轮，其中5轮是故意的情境，另外5轮是无意的情境。故意和无意的情境是交替出现的，这两种情境下每轮开始时的提示也如图A所示；B：无意情境下一个试次的示意图；C：故意情境下一个试次的示意图
Fig. 1  A: The experimental process. The experimental session consisted of ten blocks, five of which were for intentional situation while others were for unintentional situation. Intentional situation and unintentional situation appeared alternately. The tip of different situations were also shown; B: The time line for one trial under the unintentional situation; C: The time line for one trial under the intentional situation。

2.3　磁共振扫描参数

       本研究中的磁共振扫描包括两部分：高清结构像扫描和rs-fMRI图像扫描。所有图像都是利用西门子3.0 T Trio Tim磁共振成像系统进行采集的。具体过程如下：先采用T1加权的3D成像序列(magnetization-prepared, rapid acquisition gradient echo, MP-RAGE)扫描一个高清结构像。扫描层数为192，层厚1 mm，重复时间（TR）为2530 ms，回波时间（TE）为2.34 ms，成像视野（FOV）为256 mm，采集矩阵大小为256 × 256，用它对rs-fMRI图像进行配准；然后采用平面回波序列（gradient echo-planar imaging, EPI)（扫描层数为32，层厚为3.5 mm，层间距为0.9 mm，方向平行于AC-PC轴，TR为2 s，TE为30 ms，FOV为192 mm，采集矩阵大小为64 × 64）进行rs-fMRI图像的扫描，一共扫描240幅图像，总时长为8分6秒。在扫描过程中，被试被要求处于闭目且清醒的状态。

2.4　rs-fMRI数据分析

       利用DPARSF(Data Processing Assistant for Resting-State fMRI; Yan and Zang, 2010; http://www. restfmri.net/forum/DPARSF）对每名被试的静息态fMRI数据进行预处理。首先，删除前10幅图以消除扫描开始时仪器不稳定造成的影响，之后对剩余的230幅图像进行以下操作：(1）进行时间层校正以校正一次全脑扫描过程中层与层之间获取时间的差异；(2)将每一帧图像都和这个序列的第一帧图像对齐，以降低头动对数据带来的影响，若被试在任意方向上平动超过1.5 mm或者转动超过1.5度，则该被试的数据被剔除；(3)将头动校正产生的平均EPI图像和高清结构像进行配准；(4）将配准后的高清结构像分割成白质、灰质和脑脊液，并利用DARTEL算法^[17]将结构像和分割后的组织图像标准化到MNI空间；(5)根据之前的预处理步骤所得到的标准化参数将EPI图像进行空间标准化，并重采样到3 mm×3 mm×3 mm；(6）去除线性漂移带来的影响；(7）利用带通滤波器（0.01~ 0.08 Hz)滤除低频和高频的噪声；(8)去除协变量，这里去除的协变量有头动协变量，白质和脑脊液协变量，其中头动协变量的参数选择Frison24^[18]。

       ReHo分析使用工具包DPARSF执行。ReHo评估的是给定体素的时间序列与它相邻体素的相似性或一致性^[6]。这里以27个体素作为一个团块进行计算，计算每个体素和周围26个体素的ReHo值，以得到每个体素的ReHo统计图；之后将体素的ReHo值进行z变换（减去大脑均值后除以标准差）以提高其正态性；最后将所得到的ReHo统计图进行平滑，平滑核的半高宽设为6 mm。

       利用体素水平的偏相关分析探究静息状态下大脑的ReHo值和动机效应（故意和无意情境下的高攻击对手惩罚强度平均值）的关系，同时控制年龄、头动参数值（mean frame-wise displacement, mean FD）以及被试对不同情境（故意和无意）的低攻击对手惩罚强度平均值的差值。为了控制第一类错误类型，执行了蒙特卡洛模拟。参数如下：体素水平阈限值设为0.001，1000次模拟，双尾，半高宽设为6 mm，簇连接半径设为5 mm，使用程序运行时生成的全脑模版。以上过程都是在REST软件上的AlphaSim程序中执行的。根据模拟，当脑区活动水平在体素水平满足阈限P<0.001且k>12个体素时，满足簇水平上的AlphaSim校正P<0.05，此时该区域的ReHo值与动机效应呈现显著相关。

3　研究结果

3.1　行为结果

       被试给不同条件下对手的惩罚强度平均值如图2A所示，被试间动机效应的个体差异如图2B所示。

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图2  A：被试在不同条件下选择的惩罚强度平均值；B：被试间动机效应的个体差异，图中一个点代表一个被试的动机效应值
Fig. 2  A: The mean punishment intensity which participants chose in different conditions; B: Individual differences related to intentionality effect, each dots represented the value from an individual's intentionality effect.

3.2　脑结果

       研究发现，右侧TPJ的ReHo值与动机效应呈正相关；相反的，右侧纹状体（壳核）和左侧小脑的ReHo值与动机效应呈负相关（如表1和图3)。抽取右侧纹状体和右侧TPJ区域的平均ReHo值，用这两个区域的平均ReHo值与他们的动机效应所做的散点图如图3B所示。

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图3  A：ReHo值与动机效应呈显著相关性的脑区：右侧TPJ和右侧纹状体；B：右侧TPJ和右侧纹状体的平均ReHo值与动机效应的散点图，每一个点代表一个被试的数据
Fig. 3  A: Brain regions, right TPJ and right striatum, which exhibited significant correlations between ReHo values and participants'intentionality effect; B: Each scatter plot showed the correlation between the intentionality effect and averaged ReHo values in the corresponding region, each dots represented the data from one participant.

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表1  ReHo值与动机效应显著相关的脑区
Tab. 1  Brain regions which exhibited significant correlations between ReHo values and intentionality effect

4　讨论

       本研究采用ReHo方法探讨动机效应的个体差异的神经机制。结果表明，个体在动机效应上存在差异。而且，这种个体差异与局部脑区的ReHo水平存在相关性。这体现为右侧TPJ的ReHo值与动机效应呈正相关；右侧纹状体的ReHo值与动机效应呈负相关。

       由行为结果可知，被试之间的动机效应值分布在-0.85~ 3.5之间（理论值为-8~ 8)。而且，有研究发现，超过10岁的孩子开始学会判断动机，相比于故意的挑衅，当遭遇无意的挑衅时，他们的攻击强度会更低^[19]。这表明，成年个体的动机效应值为负数的可能性很小。因此，被试之间的动机效应值分布在一个较广的范围内，即被试间动机效应的个体差异确实存在。

       之前的研究发现，相比于同龄正常个体，暴力青少年罪犯纹状体的ReHo水平更低^[20]。这可能表明，纹状体区域的ReHo值越低，个体攻击性水平越高。而本研究发现，右侧纹状体的ReHo值与动机效应呈显著负相关。另外，本研究还发现，个体的动机效应值与他们对故意高低攻击对手的惩罚差值呈正相关(r=0.363，P<0.05)，以往的研究通常把被试对故意的高低攻击对手的惩罚差值作为反应个体攻击性的一个指标，这些研究者们认为这个差值越大，被试的攻击性越强^[12,21]。即个体的动机效应与他的攻击性呈正相关。综合上述分析，本研究可以得出，本研究中不同个体纹状体的ReHo值差异似乎反映着个体攻击性水平的差异。纹状体ReHo水平越低的个体，他们的攻击性就越强，他们就越想给故意攻击他们的人施以高攻击，这体现在本研究中就是他们对故意和无意的高攻击对手的惩罚强度差异会越大。

       另外，本研究发现，右侧TPJ的ReHo值与动机效应呈显著正相关。以往的研究表明，TPJ与解释和预测他人的动机有关^[13,15,22]。另外，Shantz等^[19]的研究结果得出，超过10岁的孩子开始学会判断动机，相比于故意的挑衅，当遭遇无意的挑衅时，他们的攻击强度会变低。因此，不同个体TPJ的ReHo值差异也许反映着他们在心理化能力上的差异。TPJ的ReHo水平越高的个体，其心理化能力就越强，对他人动机的感知能力就越强，这反映在TAP中就是他们的动机效应值越大。

5　结论

       本研究使用ReHo方法在全脑水平上探究动机效应的个体差异的脑机制。结果发现右侧TPJ的ReHo值和动机效应呈显著正相关；而右侧纹状体的ReHo值与动机效应呈显著负相关。研究结果表明，TPJ和纹状体的自发活动与动机对反应攻击的调制作用有关，它们的ReHo水平似乎可以预测个体的动机效应。