在現代社會，腦卒中已成為全球范圍內威脅人類健康的重要殺手，它不僅是導致死亡的主要原因之一，還讓眾多幸存者飽受各種后遺癥的折磨。其中，認知障礙在腦卒中患者中極為常見，給患者的生活質量和康復進程帶來極大挑戰。然而，目前對于腦卒中后認知障礙的理解還存在諸多困惑。一方面，腦損傷與認知功能缺失的程度以及恢復情況之間，并沒有嚴格的對應關系。就好比同樣是腦部某個區域受損，有的患者可能只是出現輕微的認知問題，而有的患者卻可能面臨嚴重的功能障礙，這背后的原因一直讓科研人員捉摸不透。另一方面，隨著人口老齡化的加劇以及腦卒中發病率的上升，雖然醫療技術的進步使得更多患者得以存活，但如何準確判斷患者是否會出現認知障礙，以及怎樣界定這一界限，成為了醫學領域亟待解決的難題。在這樣的背景下，開展深入研究以更好地理解腦卒中后認知障礙的發生機制和發展過程，就顯得尤為重要。

1. 樣本選取與評估：從意大利 IRCCS San Camillo 醫院選取了 46 例單側亞急性或慢性腦卒中患者，這些患者均為首次發病且無明顯空間注意障礙。研究人員對他們進行了全面的神經心理學評估，包括簡易精神狀態檢查表（Mini - Mental State Examination，MMSE）、瑞文漸進矩陣（Raven’s progressive matrices）等多種測試23。
2. 計算機化任務：采用計算機化多任務范式，讓患者完成空間監測任務，同時設置單任務（Single Task，ST）、視覺雙任務（Visual Dual Task，VDT）和聽覺雙任務（Auditory Dual Task，ADT）條件，通過分析患者在不同任務條件下的表現來評估多任務易感性14。
3. 神經影像學分析：對患者進行腦部結構掃描（MRI 或 CT），重建個體腦損傷，并進行空間配準。通過計算結構斷開（Structural disconnection，SDC）來分析腦網絡的完整性，利用多元病變和結構斷開癥狀映射來探究神經解剖學與行為之間的關系56。

1. 患者聚類分析：通過 k - 均值聚類算法對患者在計算機化任務中的表現進行分析，發現存在兩種不同的行為表型。約三分之二的患者（Cluster 1，C1）在空間監測任務中表現出色，幾乎不受任務負荷增加的影響；而另外三分之一的患者（Cluster 2，C2）在多任務條件下，對側空間目標的檢測能力明顯下降，出現類似忽視的表現78。
2. 多任務易感性與神經心理學評估的關系：C2 患者在評估日�；顒拥墓δ軠y試（如 Kessler Foundation Neglect Assessment Process，KF - NAP）中得分更高，表明他們在日常生活中面臨更多困難。同時，多任務易感性與部分神經心理學測試（如 BIT、Attentional Matrices test 等）存在顯著相關性910。
3. 病變和結構斷開的影響：多變量分析顯示，多任務易感性與特定的病變位置和結構斷開有關。右側額葉白質、額下回、島葉等區域的病變以及右側前丘腦輻射（Anterior Thalamic Radiation，ATR）、上縱束 II（Superior Longitudinal Fasciculus II，SLF II）等白質纖維束的斷開，與多任務易感性顯著相關1112。