双语脑功能机制的脑磁图研究进展

马恒芬 吴云涛 赵 文 贾丽萍 周丹丹*

1(中国民航大学外国语学院，天津 300300)2(潍坊医学院心理学系，山东 潍坊 261053)

引言

语言是人类所特有的高级功能，是人类认知过程中一个非常重要的环节，在社会发展、人类交往、个体认知和人格发展中都起到极其重要的作用。人类认知的一个决定性特征是能够在复杂行为之间快速而准确地交替，该特征在双语者的两/多种语言之间快速切换中得到充分体现。当与使用相同语言的人交流时，他们可以自然地采用双/多语模式，并在这些语言之间无缝切换。在单语环境中，他们能够保持两/多种语言的分离，并在不受其他语言干扰的情况下用所需的语言进行交谈[1]。因此，关于双/多语学习、控制和转换过程中的大脑机制成为语言学、心理学和认知神经科学领域的研究热点[2]。脑电图(electroencephalogray，EEG)和脑磁图(magnetoencephalography，MEG)能以毫秒级的时间分辨率检测脑内的神经电活动信息。与EEG信号相比，MEG信号具相对较高的空间分辨率(3～5 mm)，且信号不受组织导电率和颅骨厚度等因素的影响，在对活动的神经元的定位精度和测量信号的灵敏度上有很大优势。MEG可以实时测量脑内神经电活动在颅外产生的极其微弱的磁场信号，以完全无侵袭、无损伤的方式探测脑内神经活动过程，被广泛应用于各种脑神经功能/疾病的检查[3]，以及语言[4-5]及其他高级认知功能[6]的神经科学研究领域。本文主要对MEG在双语脑功能方面的研究进行综述，主要内容包括：MEG的发展进程；MEG的分析方法与分析软件以及双语脑功能机制的MEG研究。

1 脑磁图的发展进程

在单位面积(mm2)的大脑皮质中，数千个锥体细胞几乎同时进行的神经活动，可以产生神经电流并诱导产生与电流方向正切的大脑磁场。105个细胞同步活动时产生的磁场强度约为100 fT，神经磁场的强度通常在50～500 fT范围内，极易受到环境电磁噪声干扰，探测难度较大。1968年，美国麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology，MIT)的Cohen首次利用感应线圈以及信号叠加技术和超导技术在磁屏蔽环境下对MEG信号进行了详细记录[7]。1969年，基于约瑟夫森(Josephson)效应设计的极敏感低温超导量子干涉仪(super conducting quantum interference devices，SQUID)问世，SQUID利用超导弱连接结(Josephson结)建立极灵敏的电子测量传感器，具有极强的弱磁探测能力，使探测大脑磁场的灵敏度大为提高。最早期的MEG仪器采用的是单通道传感装置，在探测脑功能活动过程中覆盖面积较小，检测时间较长，检测的精度较低。20世纪80年代，MEG发展到64通道多传感器；到90年代初期，出现了306通道传感器的全头型MEG设备，可以同步测量并准确反映脑磁场瞬时的功能变化[8]。随着SQUID技术的不断进步，其灵敏度也从100 fT/Hz1/2逐步提高到1～10 fT/Hz1/2，最高可达到0.91 fT/Hz1/2。近年来，双张弛振荡超导量子干涉仪(double relaxation oscillation SQUID，DROS SQUID)进一步提高了MEG检测的灵敏度和临床适用性[9]。

目前，临床应用的商业 MEG均是基于SQUID 探测器，主要包括：1)TRIUXTMneo(Elekta Neuromag，瑞典)拥有306个独立传感器通道，具备极好的空间分辨率，能够扫描先前由于磁化材料(例如植入的刺激器，牙齿填充物或牙套)而被排除在外的患者(https://www.elekta.com/)；2)DSQ 3500 Electronic System(CTF，加拿大)采用了综合构建高阶梯度仪的方法，有效抑制脑区以外的磁噪声。该方法不需要操作者对局部环境中的噪声进行特征描述，也不需要重新调整系统。具备极佳的稳定性(https://www.ctf.com/)；3)Orion LifeSpaTMMEG(Compumedics Neuroscan，澳大利亚)采用了双张弛振荡超导量子干涉仪(DROS SQUID)传感器，其信噪比高于传统SQUID传感器，可实现比以往更高的大脑信号敏感性和更低的干扰噪声(https://www.orionmeg.com/)。但是，SQUID传感器需液氦冷却，导致多通道MEG仪器体积较为庞大笨重。同时，SQUID-MEG 价格极高，一定程度上也限制了MEG在临床检测及脑科学领域的研究应用。

原子磁力计是利用原子钟的衍生技术发展起来的一种新型的微弱磁场检测技术，可用于对脑部磁场进行探测。其原理是通过光泵的方法极化碱金属原子, 然后利用探测光来检测其在磁场中的进动。由于进动频率与磁场大小成比例, 从而实现了探测微弱磁场的目的[10]。在生物磁场的测量研究领域, 目前比较常用的超灵敏原子磁力计有：光泵磁力计(optically pumped magnetometer，OPM)、非线性磁光旋转(nonlinear magneto-optical rotation, NMOR)磁力计和无自旋交换弛豫(spin exchange relaxation free，SERF)磁力计等。其中，SERF原子磁力仪的灵敏度从1973年的30 fT/Hz1/2，2002年达到单通道灵敏度7 fT/Hz1/2，并在目前达到了0.16 fT/Hz1/2，被认为是目前存在的灵敏度最高的磁场探测技术[11]。2006年，Xia等[12]首次使用SERF磁力计进行了脑磁场研究。2016年，Colombo等[13]研发了4通道的光泵磁力计(optically pumped magnetometer，OPM)，进一步提高了MEG信号的探测质量。2018年，Boto等[14]基于OPM研制出世界上第一台可穿戴的脑磁图仪，并实现了在自然状态下对部分脑区的MEG信号探测。基于原子磁力计的新型MEG已经成为新一代的脑磁图仪[15]。

作为目前先进的磁源成像(magnetic source imaging, MSI)技术，MEG和EEG可以与磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)的结构影像学信息叠加整合，将生理功能和解剖结构融合在一起，形成具有功能信息的解剖学定位图像。MSI不但可以反映脑功能变化的即时信息，而且能够进行重要脑功能区的定位[16]。与MRI、EEG、计算机断层扫描(computed tomography，CT)、正电子发射断层扫描(positron emission tomography，PET)等其他的脑结构与脑功能测量技术相比，脑磁场很少受到脑组织和颅骨之间传导组织的干扰。MEG设备在信号的检测过程中，测量系统不会产生机器噪声，不会发出任何有害射线或过强的能量，可以全方位探测脑内产生的极其微弱的磁场信号，具有极高的灵敏度。此外，MEG 仅探测与颅骨正切的神经元的活动，定位的准确性较高。

2 脑磁图的分析方法与分析软件

2.1 MEG分析方法

MEG信号分析中最主要的算法是脑磁源成像的正问题和逆问题算法。从脑内已知的神经活动分布推算出脑外各处的磁场强度分布为脑磁正问题。而从已知脑外各处的 MEG 信号推算脑内神经元活动，则称为逆问题。MEG逆问题因不同的源的分布分成了两种类型：等效电流偶极子(equivalent current dipole，ECD)脑磁源定位法与合成孔径磁场测定法(synthetic aperture magnetometry，SAM)。

ECD分析是通过颅外SQUID来探测颅内神经活动在颅外产生的磁场分布，然后从给出的头表记录数据推导出脑内偶极子源，并将其中最优值等效作为真实源[17]。但是，ECD分析的解并不是唯一的，在颅内兴奋源数量未知的情况下，其定位的精确性也比较差。SAM分析是利用空间滤波器方法来测定大脑的电磁活动，可以较好地解决全脑磁图传感器矩阵中有用和无用的脑信号的线性叠加问题[18]。同时，将产生的MEG信号源图形化，极大地降低了MEG数据分析处理的时间，进一步提高了临床诊断的效果。

随着MEG技术的发展，ECD和SAM两种脑磁的逆问题研究从静态发展为动态逆问题求解，而动态 MEG 逆问题更符合脑神经活动动态演变的性质。对MEG的动态逆问题研究，其中一种解决方法是采用静态逆问题方法求解后再组合成动态信息，降低了脑磁的空间分辨率。高空间分辨率的动态 MEG逆问题研究有状态空间的空-时卡尔曼滤波、双正则化技术以及通过构造源信号的近似时域子空间，重建出L1范数解的动态源信号等方法[19-21]。

2.2 MEG开源分析软件

MEG数据的处理分析较为复杂，包括数据输入/输出、数据预处理、数据可视化、源估计、时频统计分析、功能连通性分析和溯源分析等步骤。近年来，多个研究团队基于MATLAB，C++等开发了多款开源的MEG数据处理软件(http://megcommunity.org/analysis/open-source-toolboxes)，使医生和学者使用MEG进行临床诊治和科学研究更为便捷，下面介绍几种目前常用的MEG数据开源分析软件。

2.2.1BESA

BESA(http://www.besa.de)由德国海德堡大学和康斯坦茨大学共同开发，是EEG、MEG、诱发电位(evoked potentials)和事件相关电位(event-related potentials，ERP)研究中应用最广泛的源分析和偶极子定位软件。作为一个完整的源成像一体化工具，BESA提供了自动源定位、快速建模和简单的交互式假设检验。BESA可以对连续获取的EEG和MEG数据进行离线处理并自动映射到预定义的范例中，以提供快速的平均数组合选择，并且可以从EEG、MEG和ERP数据中进行实时的伪影校正。BESA具有良好的交互性，可以直接与功能MRI软件BrainVoyager进行交互，将功能MRI中的激活区直接定义为偶极源的种子点进行分析[22]。

2.2.2BrainStorm

BrainStorm(http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/)由美国南加州大学BIG Lab实验室、麦吉尔大学MEG研究中心与克利夫兰医学中心等基于Matlab联合开发。BrainStorm可对MEG、EEG和MRI数据进行读取和记录，计算基于边界元法(boundary element methods，BEM)和球面的头部模型，还包括了时频分析功能以及统计分析工具[23]。

2.2.3FieldTrip

FieldTrip(http://www.ru.nl/neuroimaging/ fieldtrip)是由荷兰和德国的科研人员基于Matlab共同开发。该软件可以对25种文件格式的MEG、EEG和MRI数据读取，支持动物电生理数据分析。主要功能包括数据的基础预处理、事件相关的字段/响应分析、参数和非参数光谱分析、前向和反向源建模、数据的连接性分析、数据分类、实时数据处理和统计推断。同时，FieldTrip还设计了一个模块，允许用户进行点对点的分布式计算[24]。

2.2.4SPM

SPM(statistical parametric mapping， https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/)是脑功能成像领域应用最为广泛的软件之一，可处理fMRI、PET、SPECT、 EEG 和MEG等多种形式的脑功能数据。该软件基于Matlab开发，操作简单，数据可为来自不同队列的图像系列，也可为来自同一受试者的时间序列[25]。

2.2.5OpenMEEG

OpenMEEG(http://openmeeg.github.io/)是由法国的科研团队基于C++开发的MEG/EEG分析工具，利用Python语言为用户提供使用方便的操作界面，可与FieldTrip和BrainStorm软件进行便捷交互。OpenMEEG可以对电导率进行各向异性分析，并且采用有限元法(finite element method，FEM)进行建模，在规定的精度水平上数据处理更快[26]。

2.2.6NUTMEG

NUTMEG(neurodynamic utility toolbox for magneto encephalo and electroencephalography， http://nutmeg.berkeley.edu)是由美国、英国和丹麦的科研团队开发的MEG/EEG分析工具。NUTMEG可以实现MEG/EEG数据导入、数据预处理、源重构和功能连接计算。具有使用便捷的组分析工具和交互式的五维数据可视化平台。NUTMEG提供了所有的源重建算法的Matlab函数脚本，允许高级的用户对软件包进行调整和编写脚本，以实现与其他软件工具箱的互操作性[27]。

3 双语脑功能机制的脑磁图研究

双语者管理两种语言的能力对认知功能产生的影响，以及使用双语使大脑结构和功能发生的变化，一直是语言学、心理学和认知神经科学的研究热点[28-29]。大量研究表明，MEG技术用于语言功能区定侧定位是可行和可信的，且具有重复性[30]。

3.1 脑发育过程中的双语优势

了解单/双语婴儿的大脑网络如何发展的，对于更好地理解成人双语所引发的神经效应的起源至关重要。之前的研究支持成年期语言处理的复杂语言网络是大脑成熟和语言接触之间长期交互作用的结果[31]。语言网络的正常发展过程一直被认为越来越多的功能性左侧化和越来越多的额叶结构参与这些网络。然而，最近的神经科学研究表明，功能性左侧化和额叶结构的介入，可能在婴儿出生时就已经开始起作用[32]。

语言经验塑造了婴儿处理语音的能力，语音辨别能力在儿童一岁半后开始逐渐减弱。随着婴儿的大脑对母语的选择性更加敏感，其神经辨别能力也发生了相应的变化。美国华盛顿大学的研究团队使用无创MEG，研究了11个月大的英语-西班牙双语和英语单语婴儿对西班牙语和英语音节的大脑反应，探索婴儿时期的双语体验是否以及如何改变母语特定语音的辨别[33]。研究结果表明，单语(英语)家庭的婴儿只能处理英语的语音，而不会处理陌生语种(西班牙语)的语音。而双语家庭的婴儿则能处理西班牙语和英语这两种语言的语音。并且，双语婴儿的大脑对英语语音的反应和单语婴儿同样强烈。这表明，双语婴儿处理英语语音的速度和单语婴儿一样快。与单语婴儿相比，双语婴儿从声学分析到语音分析的转变更慢，这是语言输入变异性增加所产生的适应性大脑反应延迟。MEG结果显示，双语神经反应延伸至前额叶和眶额皮层，这可能与双语婴儿在执行功能技能方面的双语优势有关。早期习得和经常使用两种语言已被证明可以提高儿童在各种任务中进行认知控制的能力，并且改变了大脑的结构和功能[34]。粤语-英语双语、法语-英语双语和英语单语被试者，分别在MEG中完成了一项西蒙任务以研究冲突任务中双语优势的神经相关性。实验结果表明，粤语-英语双语组的反应速度明显快于其他两组。MEG激活区域与反应时间之间的相关性显示，两双语组在左侧颞上回、颞中回、扣带回、额上回以及额下回的活动更活跃。单语组的激活则主要在额中回。对两种语言系统控制和切换可能导致了双语者额叶执行功能的系统性变化。但是对于双语优势假说，Blanco-Elorrieta认为语言控制在不同语言领域，语言的产生和语言的理解过程中是不一致的[35]。精通阿拉伯语-英语的双语者参与语言的产生和理解并行的语言切换任务，在这些任务中，被理解/产生的单词的语义类别发生变化。研究结果表明，语言控制机制在语言的产生和语义的理解之间存在着明显的分离。语言生成过程中的语言转换激活了双侧背外侧前额叶区域，这些区域同样被语义类别转换激活。相反，语言转换对语言理解的影响是在前扣带皮层观察到的，而在语义类别转换中则没有出现类似的激活。因此，研究者认为双语优势假说的关键假设-语言控制与一般认知控制之间存在密切关系似乎只适用于语言的产生过程。

3.2 双语切换的脑机制研究

双语者习得和运用第二语言增加了对其语言控制的要求，包括将两种语言分开以避免干扰，以及在给定会话上下文中选择一种或另一种语言的能力。这个复杂的语言控制系统的架构包括大脑皮层和皮层下结构的脑网络，每个脑皮层和皮层下结构负责不同的认知过程，如目标维持、冲突监控、干扰抑制和选择性反应抑制[36]。

双语者在两种语言的词汇处理过程中存在重叠和交互，每种语言的熟练程度都会影响语言的文字存取和反应速度。研究表明，双语者掌握的语言一般都处于激活状态，在执行一种语言任务时会激活目标语言，抑制非目标语言。大脑需要去控制不同语言的激活水平，以防止语言处理过程中无关语言的干扰。利用MEG，Pellikka等[37]研究了语境对芬兰-英语双语者的语言激活水平的影响。结果发现，在颞叶皮层的300～500 ms时间内(N400反应)第一语言(language 1，L1)单词(芬兰语)的识别速度比第二语言(language 2，L2)单词(英语)更快，并且出现了不对称的语言转换效应，N400反应在L2到L1的转换比L1到L2的转换过程中更强，这表明在L2环境中，更强的语言被抑制。在一项最新的双语转换的MEG研究中，普通话-英语双语者进行了语言转换的数字命名测试[38]。研究发现，语言提示出现后，在左侧额下回观察到一种不对称的开关效应，在切换到L2时，脑激活程度更强。在命名目标呈现后，当L2需要命名时，与L1相比，在右侧额下回诱发的脑活动更强。这表明在语言转换过程中，控制过程发生在两个阶段，左边额下回在提示后解决干扰，而右边额下回在目标提示后抑制竞争。Blanco-Elorrietad等[39]进行一项手语-英语双语者语言切换机制的MEG研究，结果发现，关闭一种语言(从同时产生语言切换到单一语言产生)会增加前扣带皮层和背外侧前额叶皮层的活动强度，而打开一种语言(同时从一种语言切换到两种语言)则不会。格兰杰因果关系分析显示与开启语言相比，关闭语言需要左、右背外侧前额叶皮层之间更强的连接。上述结果表明，语言转换的负担在于脱离之前的语言，而不是启动新的语言。

当双语者对所有语言的熟练程度都很高时，大脑对不同年龄学习的语言的处理和控制方式同样具有较大差异。早期习得的强语言可能比后来习得的弱语言具有更高的基线激活水平。在一项基于MEG的听觉知觉过程中语言转换的研究中，对童年后英语掌握程度较高的芬兰-瑞典双母语者进行了一项基于这3种语言的的语义分类任务[40]。研究结果显示，在英语切换到任何一种母语的400～600 ms(N400反应)，受试者颞上回的神经激活增加，而从母语切换到英语或在两种母语之间切换时，没有检测到这种现象。而在英语非转换时间段内，受试者额下回的激活水平更高，这表明在使用英语的过程中，母语受到了持续的抑制。这些不对称的转换方式表明，母语在使用非母语时受到抑制，并且这些影响主要是由语言习得的年龄或接触语言的程度决定的，而不是熟练程度。两种母语之间的控制机制也不同于后来学习的语言，因为在早期双语环境中可能形成了专门针对母语的语言控制方式。

MEG的研究还发现，在完成不同语言任务时，双语者在L1和L2状态下激活的脑区是不同的。研究人员在西班牙-英语双语者参与的文字处理任务研究中发现，从词汇加工的早期阶段开始，L2词汇在双侧后视区激活更强，而母语词汇的活动主要局限于经典的左半球额颞区[41]。同时还发现，在母语占据主导地位时，L2的文字处理需要右半球和后视觉区域的激活来支持，而L2一旦达到一定的流畅性，则相应的激活则会减少[42]。Wang等[43]发现，汉语-英语双语者与英语单语者在处理母语(英语)时的脑区激活没有显著性差异，但是双语者在处理汉语时，右侧缘上回和右侧角回的激活程度存在显著的差异。在一项双语成年人在L1和L2中完成图片动词生成任务的脑磁图研究中，研究人员发现，L1与L2在语言生成过程中的脑区动态激活过程相似，但是L2的激活过程相对较慢，与L1处理主要激活左侧脑半球相比，L2处理需要激活更多的双侧脑区来完成任务[44]。

Blanco-Elorrieta等[45]在多种语境下的语言切换研究中发现，双语研究的实验范式同样重要。在语言产生过程中，自发的语言切换并不会激活双语者的前额叶皮层。在语言理解过程中，任务实验激活了大脑的执行控制区域，而在双语者的自然对话中则只激活了听觉皮质。

3.3 双语与数学计算

双语体验改变了大脑的结构和功能，也会影响数学处理的过程。Lin等[46]利用MEG技术研究了双语成年人数学计算过程中的脑时空动态。研究发现，双语者使用不同语言计算数学问题时， L2在两位数加法的准确率低于L1。MEG结果显示，在计算前L2在双侧额下回和双侧顶叶区呈现出比L1更强烈的反应，特别是当涉及两位数的数字计算时。此外，大脑活动与计算准确率具有显著的相关性。这说明在数学计算之前，语言之间的差异就已经出现了，双语者在L2中进行计算时，较低的准确率表现与计算发生之前的认知过程有关。

3.4 可穿戴式脑磁图仪及其应用

MEG测量流经神经元群的电流所产生的磁场，需要高灵敏度的探测器。传统脑磁图仪的探测器是超导量子干涉仪(SQUID)。SQUID必须在超低温(-269℃)下运行，以大量液氦维持其超导状态，需要将探测器固定地布置在巨大的液氦杜瓦中。因此，传统脑磁图仪的两个难以解决的问题：一是需要限制受试者头部活动即只能在静止状态下工作，且无法有效适配不同大小的头部，尤其是儿童和青少年的使用受到很大限制；二是SQUID脑磁图低温超导需要消耗大量的液氦，成本极高，而我国主要依赖进口。

为了突破传统脑磁图的局限性，2018年，英国诺丁汉大学Boto等基于光泵磁力计(optically pumped magnetometer，OPM)研制出世界上第一台可穿戴式脑磁图仪(OPM-MEG)[14]。该系统不仅灵敏度高，而且不需要低温，常温下也可以保持良好的传导性。通过解析和计算机仿真相结合的方法对头部传感器进行精确布置，使光泵磁力计阵列对大脑磁场进行采样；然后使用先进的3D打印技术将光泵磁力计传感器阵列固定在头部，通过电子控制和数据采集系统对其进行测量；同时使用数学建模软件包对大脑进行成像。该可穿戴式脑磁图仪的探测器接近室温状态工作，无需液氦等低温超导耗材，相比传统脑磁图每年数百万元的成本，其消耗几乎为零；更靠近头皮表面，信噪比更高；柔性可穿戴适用于从婴儿到成年人的全部人群，并在运动状态下可进行记录；设备体积更小，生产成本更低，可在更小的磁屏蔽环境中使用，利于应用普及。

目前在可穿戴式脑磁图仪及其应用研究方面文献主要集中在OPM-MEG的研发者与其合作单位的共同研究。如OPM-MEG线圈阵列设计[47]、针对不同年龄人群的头部大小尺寸不同和年轻受试者头部运动要求的探测器制备[48]以及应用OPM-MEG和275通道最先进的低温MEG设备，测量静息状态和视觉运动任务中的脑功能连接。结果发现，两者具有高度的相似性，提示未来OPM-MEG可以完全替代低温MEG[49]。

关于OPM-MEG仪器的研制，我国近年来有相关研究工作陆续发表。如中国科学院苏州生物医学工程技术研究所应用双通道光磁探测系统通过一个可穿戴的全皮层3D 打印头盔，在磁屏蔽环境下可以检测到阿尔法节律[50]。北京大学建立了基于光泵原子磁力计非屏蔽磁场系统，在非屏蔽地球磁场中成功地观测到了与闭眼有关的阿尔法节律信号和清晰的听觉诱发场信号[51]。

在语言研究领域，可穿戴式OPM-MEG应用研究仅有几篇文献初步涉及。Tierney等[52]应用可穿戴式脑磁图系统，通过临床验证的语言侧化范式(隐性动词产生: 120个测试，～10 min总持续时间)对健康成年受试者功能皮层进行功能成像，研究发现,该系统可以检测脑语言功能的单侧化和区域定位。该研究是第一次应用OPM-MEG对人类认知进行研究。de Lange等[53]评估了可穿戴式脑磁图系统测量语音皮质跟踪(cortical tracking of speech，CTS)的适用性。研究结果显示，CTS的主要来源定位于双侧听皮层。Dash等[54]应用OPM-MEG，通过想象和说出短语的范式来确定一组最佳的MEG通道来解码。研究表明，9个最佳位置的MEG通道的解码精度最高，左右半球的传感器都参与了语音解码，位于Broca区附近的传感器被发现在所有受试者的高级传感器中通常起作用。

4 结论与展望

目前常用脑功能成像技术包括EEG、MEG以及血氧合水平依赖功能性磁共振成像(blood oxygen level dependent, BOLD-fMRI)等，不同技术有各自的优缺点。明确不同技术的优势与缺陷可以更好地用于语言学领域研究。EEG的突出优点是时间分辨率很高，可记录毫秒级水平的信号(时间分辨率≤1 ms)；但是缺点也突出，空间分辨率很低，基本上为数厘米至数十厘米，究其原因主要是由于头皮、颅骨、脑脊液等的影响致导电性能较差，头皮电位强度减弱并使其分布模糊，而这种空间模糊效应不能通过增加电极来改善。

BOLD-fMRI分辨率是由于受到延迟的血液响应函数限制，一般在反应开始2～3 s内才能检测到信号，5～6 s出现高峰，因此BOLD-fMRI时间分辨率较差。但其空间分辨率明显高于EEG，一般在1 mm至数十厘米。随着高磁场强度的MRI设备的研制和快速采样及信息解码方法的进步，相信BOLD-fMRI时间和空间分辨率将会有进一步的提高[55]。

MEG同EEG一样，具有较高的时间分辨率(≤1 ms)，但同时具有较高的空间分辨率(2～5 mm)。这是由于脑磁信号在传导过程中受到头皮、颅骨、脑脊液等介质的影响较小，信号没有模糊扭曲，所以空间分辨率高。因此，MEG可以在全脑范围内无创、高准确率记录到通常只有有创方法(如皮层脑电等)才能记录到的脑内神经电活动信息，可提供无创脑成像技术中最大的理论传输带宽，成为脑机接口和人工智能研究领域最有潜力的技术手段。但如前所述常规MEG的缺陷，包括超导量子干涉仪(SQUID)消耗大量的液氦使其运行成本居高不下，且其灵敏度受制于微加工工艺水平、杜瓦瓶本底噪声以及液氦沸腾导致的热噪音等物理因素影响，难以提升；固定式的SQUID-MEG仅仅可以适配于某一特定大小和形状的头部外形如成年人头形，而婴儿、儿童和实验动物的脑磁图则需要购置不同直径的探测器阵列脑磁图设备，导致成本高和使用效率低下。近年来出现的可穿戴式OPM-MEG可以很好地解决上述问题，该仪器既不需要低温超导，常温下即可正常工作；也不会受到头形尺寸大小的影响，而且不限制受试者的活动，可以进行长时间、连续的实验刺激，如不再限于词汇和短语刺激，亦可进行整句或段落实验，特别适合于语言学研究。

在双语研究领域，目前的研究并不能认为双语者比单语者有更好的认知控制能力，也不能确认学习第二语言可以提高认知控制能力。但是，对双语者语言功能的研究可以让我们深入了解语言习得的年龄以及语言使用或能力与认知功能的关系。与应用EEG进行的双语研究相比，MEG的空间分辨率更高，精细功能脑区定位优势更加明显。由于MEG具有独特的检测优势，尤其是随着高灵敏度和高适应性可穿戴式MEG系统研制的不断进展，有望提高MEG设备的普及率并在双语脑功能的机制研究中发挥更大作用。