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1.
2018, Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-017-02722-7
2024-05-31 23:28:00
#paper DOI: 10.1038/s41467-017-02722-7 Similar neural responses predict friendship 一个很有意思的研究,当我们处在群体当中时,我们有很明显的同质性趋向,另外个体也更倾向于和与自己更相似的人交朋友。那么朋友之间的相似性是否反映了我们在感知、解释和应对世界方面的更深层次的相似性?作者为了测试社交网络相似性与心理反应相似性的关系,使用功能性磁共振成像来扫描受试者在自由观看自然主义电影时的大脑。结果发现,朋友之间观看视听电影时的神经反应非常相似,并且在现实世界的社交网络中,这种相似性随着距离的增加而降低。这表明你和你的朋友越像你们在面对同一个事物的神经相似性可能也越高。
2.
2024, Science. DOI: 10.1126/science.adk8261
2024-04-30 22:07:00
#paper doi: 10.1126/science.adk8261. Epub 2024 Mar 28. Selection of experience for memory by hippocampal sharp wave ripples 记忆对人类来说是非常重要的,但是并不是所有经历过的事件都能够被记住,那么大脑是如何筛选出值得记住的瞬间的呢? 纽约大学的György Buzsáki教授发现一种神经振荡的信号叫做SWR,也就是尖波涟漪波,他们认为清醒时期尖波涟漪波的发放会帮助记忆“打标”,帮助我们从事件中选择出有用的部分,并且在本文中的设想是清醒时起有尖波涟漪波发放附近的事件在睡眠时期会同样发放SWR并以replay的形式进行记忆巩固,帮助增强了记忆。本文运用了序列非负矩阵分解(seqNMF) 与统一流形的估计投影技术(UMAP)帮助解码了小鼠在迷宫路径探索下的行为和时间信息,使这一假设得到了数据的支持。
3.
2024, Nature. DOI: 10.1038/d41586-024-00930-y
2024-03-31 23:40:00
#paper doi: https://doi.org/10.1038/d41586-024-00930-y 非常有意思的发现👍 有点像锻炼肌肉,首先撕裂肌肉细胞,然后修复。大脑要形成强的突触联系,也需要先破坏DNA,然后修复。
4.
2023, PsyArXiv Preprints. DOI: 10.31234/osf.io/ut6qp
2024-02-28 23:02:00
#paper The Conceptual Structure of Human Relationships Across Modern and Historical Cultures preprint 人类社会复杂性的特征就是关系的复杂性,我们会和家庭、学校、工作、社区甚至社交网络的各类人群建立不同的关系。但我们应该如何理解如此复杂的人际关系系统?通过使用自然语言处理(NLP)、在线调查、实验室认知任务和计算建模,对世界各地的各种现代文化进行研究。(n = 20425)和跨越3,000年历史的古代文化,作者发现了关系概念的普遍表征空间,由五个主要维度组成(正式、主动、效价、交换、平等)和三个核心范畴(敌对、公共和私人关系)。这一工作推进了对人类社会性的理解。并且通过比较不同国家文化差异,作者发现中美存在巨大文化距离,在理解人际关系中的亲密程度时,美国人似乎更关注物理距离,而中国人更关注心理距离。
5.
2022, Science Advances. DOI: 10.1126/sciadv.abj4383
2024-01-31 23:04:00
# paper:DOI: 10.1126/sciadv.abj4383 Emerged human-like facial expression representation in a deep convolutional neural network 最近的研究发现,经过训练以识别面部身份的深度卷积神经网络(DCNN)自发地学习了支持面部表情识别的特征,反之亦然。作者通过比较pretrain的VGG-Face,untrained VGG-Face以及VGG 16三个模型发现,只有pretrain的VGG-Face最后一层的1.25%的units表现出了和人类类似的面部表情识别以及表情混淆的特征。这些研究结果揭示了特定单元的面孔识别视觉经验对面孔表情知觉发展的必要性。
6.
2023, Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-023-44011-6
2023-12-31 13:31:00
#paper Theta mediated dynamics ofhuman hippocampal-neocortical learning systems in memory formation and retrieval https://doi.org/10.1038/s41467-023-44011-6 本研究探讨了人类海马-皮层学习系统在记忆编码和提取过程中的θ节律动力学。研究结果表明,θ节律在记忆形成和检索过程中起着重要的调节作用,并且海马和新皮质之间存在信息传递的动态变化。这些发现对于理解记忆的神经机制和相关疾病具有重要意义。具体而言,文章关心三个研究问题:1)在记忆编码和检索过程中,海马和新皮质之间的信息传递方向是如何的?2)在不同条件下,海马和新皮质之间的信息传递是否存在差异?3)Theta频率范围内的神经振荡是否在海马-新皮质学习系统中发挥重要作用?作者记录了8个颅内病人数据,通过模式分离任务(让被试判断old,lure,new)中的电生理信号来揭示4-5hz的θ节律分别在编码和提取过程的作用,以及这一节律如何贡献于海马和皮层的信息交互。结果发现,4-5hz的θ节律在模式完成和模式分离中表现不同,海马和新皮质无论在模式完成还是模式分离还是编码提取阶段都表现出双向信息交流。但这几种条件下存在一定的偏向性,如模式分离(即能够区分相似的项目)4 - 5hz介导了新皮层→海马方向偏差,而如果4-5hz可以在编码阶段介导海马→新皮层方向偏差,那么被试在提取阶段可以更好的识别学过的项目。总体来说海马和新皮层的交互在记忆编码提取以及模式分离和模式整合等不同阶段和条件下展现出了非常动态性的过程,4-5hz的θ震荡在其中起到一定的作用。
7.
2023, Cell Reports. DOI: 10.1016/j.celrep.2023.113238
2023-11-30 23:05:00
#paper: Schonhaut, D. R., Aghajan, Z. M., Kahana, M. J., & Fried, I. (2023). A neural code for time and space in the human brain. Cell Reports, 42(11). https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.113238 时间和空间对人类的记忆来说是非常重要的两个维度,不仅可以帮助构建我们的经验,也可以帮助我们预测未来。以往有部分研究发现了时间和空间的神经关联,比如时间细胞和位置细胞的发现等。但是这两个维度是如何在个体记忆中被整合的仍未可知。作者基于这一问题记录了在定时性空间导航虚拟游戏中10个病人的单细胞放电情况,任务分为延迟等待阶段,寻金时间(编码阶段),下一个延迟等待阶段和挖金阶段(提取阶段)。结果发现,内侧颞叶和前额叶皮层神经元在无任务延迟期间编码时间信息,在空间探索过程中,时间和位置是独立表征的,时间细胞会在相似的事件下重新编码(remap)但是位置细胞仍会以稳定的模式放电,群体神经活动代表序列中多个事件的时间信息。本文的亮点在于首次在人类中同时研究了时间和空间信息在记忆形成中的放电特征。
8.
2023, Proceedings of the National Academy of Sciences. DOI: 10.1073/pnas.2304085120
2023-10-31 22:43:00
#paper: https://doi.org/10.1073/pnas.2304085120 Modeling naturalistic face processing in humans with deep convolutional neural networks 大脑在加工信息的过程中,都是一个动态变化的过程,以往使用深度卷积神经网络可以模拟出大脑在记忆过程中的动态变化过程,但是对人脸材料而言,都是基于静态的材料进行解码,少有研究使用深度卷积神经网络的方法来解释大脑加工人脸的过程。由于人脸对于人类而言是具有特殊属性的一类材料,并且具有多维属性,如性别,表情,年龄等等,使用此方法解码是非常必要的。本文中作者使用700多个陌生面孔的自然刺激,每个视频长达4s,结合行为以及FMRI成像数据,对人脸加工过程进行了解码,结果发现,深度卷积神经网络模型在中间层/阶段可以很好的解码出分类情况,此阶段与行为结果也一致(行为结果更多体现出了分类信息),但是在全连接层可能更多体现了其他认知过程,如个性化信息等,神经信号的结果包含了更多动态和其他信息加工的信息。因此此模型可以很好的预测面部分类情况,但是对于随后的认知情况和动态变化情况并不能有一个很好的分类效果,因此,解码人脸动态加工过程的深度卷积神经网络模型仍有待进一步发展。
9.
2023, Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-023-41380-w
2023-09-30 22:08:00
#paper Geissmann, L., Coynel, D., Papassotiropoulos, A., & de Quervain, D. J. (2023). Neurofunctional underpinnings of individual differences in visual episodic memory performance. Nature Communications, 14(1), 5694. https://doi.org/10.1038/s41467-023-41380-w 情景记忆在个体之间存在着很大的差异。以往核磁研究的证据证明了在群体水平上可以成功编码记忆的脑区,但是在解释个体差异方面的脑区和机制还并未阐明。作者利用大数据集,分析了1498名被试在图片编码任务中的核磁结果,他们发现海马体、眶额皮层和后扣带皮层反应性的个体差异解释了情景记忆表现的个体差异。而枕叶外侧皮层等,与成功的记忆编码有关,但与个体的记忆差异无关。这个研究很有趣,因为一直以来关于记忆的研究都集中于怎么记住,很少关注个体差异,对于个体差异的关注对于理解个体记性好坏具有一定的启示作用。
10.
2023, Trends in Cognitive Sciences. DOI: 10.1016/j.tics.2023.06.006
2023-08-31 23:17:00
#paper Multiple routes to enhanced memory for emotionally relevant events https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.06.006令人厌恶的负性事件或奖赏有关的正性事件会被记得更好。这种记忆力的增强通常是因为引发了情感反应,这一过程与去甲肾上腺素和多巴胺调节的海马可塑性密切相关。最新发现表明预期偏差是上述事件会被记得更好的原因。在“预测”机制中,记忆会随着结果偏离预期的程度(即预测误差(PE)而得到加强)。 PE 对记忆的影响与情感结果本身是分开的,并且具有独特的神经特征。虽然这两种途径都能增强记忆,但两种机制会预测不同(有时甚至是相反)记忆整合的结果。文章讨论的一些新的研究结果强调了情绪事件增强、整合和分割记忆的机制。
11.
2021, Current Biology. DOI: 10.1016/j.cub.2021.09.044
2023-07-31 22:52:00
#paper:https://doi.org/10.1016/j.cub.2021.09.044 The memory trace of a stressful episode压力通过去甲肾上腺素和糖皮质激素对杏仁核和海马体的影响来影响情景记忆的形成。以往研究发现,当我们处在压力情境中时会有一种聚焦效应,也就是对情景中心方面的事情会记得更好。但是如何来用神经证据证明这一观点还未可知。本文作者使用神经表征相似性分析的方法分析了杏仁核脑区在压力情景下遇到物体的记忆情况。结果发现,出现在中心的物体比起出现在两边的物体神经表征的相似性会更高。并且这种更高的相似性预测了更好的记忆效果。这表明,中心物体被紧密地整合到一个以压力为中心的记忆表征中。本研究运用了一种生活化的实验范式巧妙设计并分析了压力情景下的“记忆痕迹”。
12.
2010, Nature. DOI: 10.1038/nature08704
2023-06-30 21:57:00
# Paper: Doeller, C. F., Barry, C., & Burgess, N. (2010). Evidence for grid cells in a human memory network. Nature, 463(7281), 657–661. https://doi.org/10.1038/nature08704 自由运动大鼠内嗅皮层中的网格细胞提供了自我定位的显著周期性表征,这表明了非常特殊的计算机制。然而,网格细胞在人类中的存在及其在整个大脑中的分布是未知的。本研究表明,大鼠内嗅皮层定向调节的网格细胞的优先放电方向与网格对齐,并且快跑与慢跑相比,网格细胞放电的空间组织更为明显。由于网格细胞的一致性特征,作者预测了在更宏观的信号,也就是人类的功能性磁共振成像(fMRI)记录中也会发现网格细胞的相关证据。因此,作者模拟老鼠的觅食任务,让参与者探索虚拟现实环境,结果显示fMRI激活和适应在跑步方向上显示出由速度调节的六倍旋转对称的特性。这种信号在鼻内/丘下、顶叶后部和内侧、颞外侧和前额叶内侧的网络中都有发现。并且该效应在右内嗅皮层表现最为明显,方向信号在内嗅皮层间的相干性与空间记忆表现相关。本研究提示了将单细胞电生理学与功能磁共振成像在系统神经科学中结合的潜在可能。本研究结果为人类的网格细胞样表征提供了证据,并暗示在支持空间认知和自传体记忆的区域网络中存在一种特定类型神经表征。
13.
2023, Brain Sciences. DOI: 10.3390/brainsci13020296
2023-05-31 22:39:00
# paper:Challenging the Classical View: Recognition of Identity and Expression as Integrated Processes. https://doi.org/10.3390/ brainsci13020296 最近神经影像学的证据挑战了以往关于人脸信息特征和面部表情由不同神经通路分别加工处理的经典观点,而是认为身份和表情的信息在共同的脑区被编码。作者基于这一背景利用深度卷积神经网络分别对面孔身份和面孔表情的数据集进行了训练,结果发现各自训练后的神经网络不仅可以分别很好的解码身份/表情,同时对于解码未训练过的表情/身份时也有较好的表现。这一结果验证了上述假设。
14.
2023, arXiv. DOI: 10.48550/arXiv.2304.05700 arXiv ID: 2304.05700
2023-04-30 23:19:00
#paper Amygdala and cortical gamma-band responses to emotional faces depend on the attended to valence https://arxiv.org/pdf/2304.05700.pdf 杏仁核被认为贡献于情绪面孔视觉加工中自下而上的注意偏好,然而其对于情绪的反应如何与自上而下的注意相互作用却并不清楚。并且,杏仁核对情绪和注意的反应与头皮脑电相比有多大程度相似也仍有待探究。因此作者分别记录了杏仁核脑区的颅内电极以及头皮脑电伽马段的脑电活动来探究面孔加工过程中情绪和注意的交互。结果发现,在情绪检测实验中杏仁核的高频伽马出现在以中性面孔作为识别目标时,当以负性面孔作为识别目标时,低频伽马在负性面孔出现时会显著增加,并且不仅局限于杏仁核,同时在后部脑区头皮脑电记录中也存在,且时间窗早于杏仁核。这一结果符合情绪加工的多通路模型,并且是从注意(自上而下)的角度发现了伽马波在加工情绪面孔中的作用。
15.
2023, eLife. DOI: 10.7554/eLife.82250
2023-03-31 22:44:00
#paper https://doi.org/10.7554/eLife.82250 Extra-hippocampal contributions to pattern separation 模式分离,或记忆中高度相似的刺激或经验由不重叠的神经组合代表的过程,通常被归结为由海马体支持的过程。然而,广泛研究的证据表明,模式分离是一个由大脑区域网络支持的多阶段过程。基于这些证据,再加上文献中的相关发现,作者提出了 "皮质-海马模式分离"(CHiPS)框架,认为参与认知控制的大脑区域在模式分离中发挥了重要作用。特别是,这些区域可能通过以下方式对模式分离做出贡献:(1)解决投射到海马的感觉区域的干扰,从而调节其皮质输入;或(2)根据任务要求直接调节海马的过程。本文创新之处是作者认为模式分离也同样受到新皮层-海马而不仅仅是海马的支持。
16.
2023, Research Square. DOI: 10.21203/rs.3.rs-2540186/v1
2023-02-28 22:04:00
#paper DOI: 10.21203/rs.3.rs-2540186/v1 Sleep loss diminishes hippocampal reactivation and replay睡眠有助于记忆,如果学习后立即剥夺睡眠对随后的记忆储存有负面影响。一些著名的假说认为,在睡眠期间发生的离线记忆巩固过程中,海马的尖波涟漪(SWRs)以及清醒时的神经元模式的同时重新激活和记忆重放起着核心作用。然而,当动物被剥夺睡眠时,SWRs、重新激活和重放是如何被影响的,人们对此所知甚少。作者对大鼠海马CA1神经元进行了长时间(约12小时)、高密度的硅探针记录,在这些动物在暴露于一个新的迷宫环境后,一些进入睡眠状态,一些被剥夺睡眠。我们发现,在睡眠剥夺期间,SWRs显示出持续的活动率,类似于或高于自然睡眠,但尖锐波的振幅下降,同时波纹的频率更高。此外,虽然海马锥体细胞在睡眠期间显示出对数正态分布的放电频率,但这些分布是负偏斜的,在睡眠剥夺期间,锥体细胞和中间神经元的平均放电频率都较高。然而,在SWRs期间,两组的放电频率非常相似。尽管两组都有大量的SWRs,并有强烈的放电活动,但我们发现,与睡眠剥夺相比,神经元的重新激活在睡眠剥夺期间要么完全没有,要么明显减少。有趣的是,在恢复睡眠后,重新激活部分又出现,但未能达到自然睡眠的特征水平。同样,与自然睡眠相比,在睡眠剥夺和恢复性睡眠期间,重放的数量明显减少。这些结果为睡眠损失对海马功能的负面影响提供了一个网络层面的解释,并证明睡眠损失通过导致SWRs的数量与这些事件中发生的记忆重放和重新激活之间的分离来影响记忆储存。
17.
2022, bioRxiv. DOI: 10.1101/2022.12.14.520481
2023-01-31 23:03:00
#paper # Yu, W., Zadbood, A., Chanales, A. J., & Davachi, L. (2022). Repetition accelerates neural markers of memory consolidation. bioRxiv, 2022-12.https://doi.org/10.1101/2022.12.14.520481; 认知加工过程中一旦体验结束,神经记忆表征就开始通过记忆回放的过程得到加强和转化。使用功能磁共振成像技术,作者研究了编码过程中通过重复操纵而改变的记忆强度如何调节人类的编码后回放。结果显示,重复不能增强海马的回放频率,但是皮层区域的回放以及皮层海马共同协调的回放在重复事件中被显著增强,表明重复加速了记忆巩固的过程,另外在海马和皮层的回放频率可以调节即时联想辨认测试中编码较弱的信息的行为成功率,这表明了编码后回放在帮助回忆曾经出现过事件的重要作用。总的来说这篇文章突出了回放在巩固较弱记忆和加速皮层记忆巩固来增强记忆过程中的作用。
18.
2022, bioRxiv. DOI: 10.1101/2022.10.03.510672
2022-12-31 22:43:00
#paper doi: https://doi.org/10.1101/2022.10.03.510672 Human hippocampal ripples signal encoding of episodic memories biorixv 2022 海马尖波涟漪是在哺乳动物电生理中发现的一个很特别具有代表性的成分,最开始是在小鼠研究中被发现,随着人类脑电记录的发展,颅内记录的出现让研究尖波涟漪在人类中变为现实,以往在人类的研究中更多关注于ripple和记忆提取之间的关系,很少研究在编码信息,尤其是单个项目时ripple的作用,本文则填补了这一空白,通过124名被试的情景记忆任务表现,作者发现虽然在MTL等重要脑区能够发现高频信号的随后记忆效应,但ripple并未表现出差异,但令人新奇的是ripple会在记忆item在编码时间上相近或语义相近的item时表现出更频繁的发放,也被称为一种聚类效应,并且这一现象在编码和提取阶段都能够被发现,这种现象可能代表了一种对于记忆的保留,有助于预测和提取记忆。本篇文章对于探究ripple这一脑电成分在人类情景记忆中的功能有重要提示。
19.
2022, Science Advances. DOI: 10.1126/sciadv.abm3829
2022-11-30 23:19:00
#paper https://science.org/doi/10.1126/ sciadv.abm3829 Science Advances,2022,Higher-dimensional neural representations predict better episodic memory 情景记忆使人类能够编码并随后生动地检索有关我们丰富经历的信息,但怎样的神经表征可以支持这一心理能力?作者让被试学习人脸图片和词语的配对,使用表征维度的分析方法,对由脑成像得到的神经相似性矩阵进行PCA分析,得到每个主成分的eigenvalue,通过对eigenvalue的处理得到RD(representational dimensionality)值,来分析面孔选择区和其他相关脑区的差异,结果发现,面孔选择区保留了高维表征,重要的是,RD值越大,记忆效应就越好。本文提供了新的神经表征分析方法。
20.
2021, The Journal of Neuroscience. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.1449-20.2020
2022-10-31 23:23:00
#paper https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1449-20.2020 FFA and OFA Encode Distinct Types of Face Identity Information 在人的大脑中有诸多加工人脸的脑区,然而,这些加工人脸的脑区各自负责加工人脸当中的什么信息呢?作者基于此点思考,对三个面孔识别区(FFA梭状回、OFA枕叶面孔加工区和pSTS颞上沟)观看不同人脸得到的fMRI数据使用表征相似性分析的方法进行分析,比较了每个脑区的表征距离和代表身份信息模型的差异,结果发现FFA和OFA所代表的信息存在显著差异。FFA中人脸身份之间的差异是由感知相似性,社会特征,性别和OpenFace网络的差异引起的。相比之下,OFA中的表征距离主要是由低级的基于图像属性的差异(像素级和Gabor-Jet差异)驱动的。也就是说,尽管FFA和OFA都可以区分身份,但FFA相比于OFA,编码更高层次的感知和社会面孔的信息。
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