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研究建立了关于注意力如何随时间波动的预测模型

芝加哥大学的神经科学家在一项创新的新研究中提出了这些问题,该研究通过检查大脑扫描来发现注意力随着时间的推移如何持续以及何时波动。

“也许在一般情况下,我们在关注相当不错,也许我们努力,但它是不一样的所有的时间,”主要作者莫妮卡罗森伯格,在心理学UChicago系助理教授。“我们想建立一个模型,该模型可以根据我们在大脑扫描中看到的内容来预测一个人的注意力状态。”

该研究发表在《美国国家科学院院刊》上,该研究依赖于本研究收集的功能性MRI数据以及以前的研究数据,结合了来自五个不同数据集的107个人的结果。通过使用罗森伯格所说的“绿色科学”(将结果复制到用于其他目的的数据中),该研究扩大了参与者的范围,超出了通常在单个实验室中发现的范围。

这项研究检查了在一天中多次执行计算机任务的人的功能性MRI扫描-观看图像流并响应某些图像而按下按钮-以及在不同日期执行相同任务的人。它还检查了接受过麻醉的患者的大脑扫描,以及在10个月内对单个人进行的30次扫描。参与者的年龄从18岁到56岁不等。

“如果我们要建立适用于临床或转化环境的基于大脑的模型,则它们必须能够在数据集之间进行概括,”关注专家Rosenberg说。“必须肯定的是,模型不能仅仅根据在单个医院扫描仪中从单个人群中收集的数据来预测行为。

“如果模型无法预测不同地点和人口的人们的某些事情,那么它的实用性就会降低。”

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