阅读与数学作为人类两项核心认知技能，其跨领域的共同神经机制一直是神经科学领域关注的热点。近日，北京师范大学心理学部杨秀杰副教授课题组在神经影像学领域的国际顶级期刊《NeuroImage》在线发表了题为"Meta-Analysis of Neural Correlates in Chinese Reading and Math Across Cognitive Processing Levels: A Cross-Domain Network Interaction Perspective"的研究论文。该研究从跨领域网络交互视角，首次系统阐明了汉语阅读与数学在不同认知加工层级上的神经基础与共享机制。

阅读与数学均具有明显的认知加工层级（从低层级的感知识别，到中层级的符号映射，再到高层级的整合加工）。为了探讨两个领域是否存在跨层级的共享机制，研究团队综合运用激活似然估计（Activation Likelihood Estimation, ALE）和元分析连接建模（Meta-Analytic Connectivity Modelling, MACM）方法，系统考察了阅读与数学各认知加工层级对应的脑激活模式及其与LN、MDN的交互规律。

ALE结果显示，在阅读领域，字形加工主要激活左侧额中回、梭状回及顶叶区域；语义加工进一步激活左侧额中回、颞中回和额下回；句子阅读则高度依赖左侧额颞语言网络核心区域，包括左侧颞上回、颞中回和额下回。在数学领域，数量感知主要激活右侧额顶网络；符号比较激活双侧顶叶及右侧额叶；计算则涉及双侧顶叶、脑岛及额叶的广泛参与。MACM分析进一步揭示了两个领域认知加工层级与LN和MDN的交互模式。

基于上述发现，研究团队提出了层级交互模型（Hierarchical Interactive Model, HIM）。该模型指出，成熟大脑呈现出与认知加工层级相对应的层级神经架构，各层级区域与MDN和LN发生交互：随着认知加工层级的提升，MDN的参与受任务复杂性调控，而LN的参与则持续增强，反映出大脑对更高层级符号整合需求的适应性响应。这一模式在阅读与数学两个领域呈现出高度相似的跨领域共性，提示两者可能共享一套以符号加工为核心的认知神经框架。该模型为理解阅读与数学的跨领域共性神经机制提供了新的框架，对于厘清阅读障碍（dyslexia）和计算障碍（dyscalculia）等共患缺陷具有重要启示，也为开展跨领域认知训练和干预方案设计提供了神经科学层面的依据。

北京师范大学心理学部已毕业博士陈洁与已毕业硕士赵柠欣（现为心理学部博士生）为本研究的共同第一作者，其它参与作者包括课题组在读博士生杨子涵和在读硕士生付晨露，通讯作者为北京师范大学心理学部杨秀杰副教授。北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室郁曦副教授也为本研究做出了重要贡献。该研究得到了科技创新2030-"脑科学与类脑智能技术"国家科技重大专项（2022ZD0211300）、中国科协青年科技人才托举工程（2024-2026QNRC001）、中央高校基本科研业务费（1252000746）和国家自然科学基金（32571246）项目的资助支持。

论文及链接：

Chen, J., Zhao, N., Yang, Z., Fu, C., Yu, X., & Yang, X. (2026). Meta-Analysis of Neural Correlates in Chinese Reading and Math Across Cognitive Processing Levels: A Cross-Domain Network Interaction Perspective. NeuroImage. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2026.122120