点击【下方卡片】关注我们~最新前沿资讯抢先看
开放转载，欢迎大家转发到朋友圈和微信群
可添加小编微信【13295818509】获取原文
人类大脑皮层由多区域构成，1909年Brodmann将其细分为52个区域，后经组织学分析得以完善。但在高级联想区，区域边界模糊。因此，功能连接成为划分皮层的可靠特征。功能连接分析显示，大脑皮层区域构成宏观网络，负责特定功能并与行为相关。然而，静息状态下功能网络间的精细分离难以发现。为此，可使用“功能定位器”扫描定位皮层区域或网络，但对大量刺激和任务条件设计实验效率低。2024年10月25日，麻省理工大学的Reza Rajimehr博士、John Duncan博士及Robert Desimone教授及其研究团队在Neuron（IF=14.7） 上发表了题为“Functional architecture of cerebral cortex during naturalistic movie watching”的文章，研究人员利用 176 名受试者的fMRI成像数据，根据他们对 60 分钟视听电影刺激的反应，绘制了整个大脑皮层的宏观架构图。数据驱动的聚类方法揭示了由 24 个功能区/网络组成的地图，每个功能区/网络都与感官或认知处理的特定方面明确相关。![]()
研究团队确定了处理包含人物、无生命物体、动作和对话的场景所涉及的不同大脑网络，他们还揭示了在简单和难以遵循的场景中如何优先考虑不同的网络。大脑的不同区域是高度互连的，这些连接形成了与我们感知刺激和行为方式相关的功能网络。大多数关于大脑功能网络的研究都是基于静息态的 fMRI 扫描，但大脑或皮层的许多部分在没有外部刺激的情况下并不完全活跃。在这项研究中，研究人员想调查在 fMRI 扫描期间放映电影是否可以深入了解大脑的功能网络如何响应复杂的音频和视觉刺激。
![]()
研究人员说：“使用静息态 fMRI，没有刺激——人们只是在内部思考，所以你不知道是什么激活了这些网络，但通过我们的电影刺激，我们可以回过头来弄清楚不同的大脑网络如何对电影的不同方面做出反应。”为了在观看电影时绘制大脑网络，研究人员利用了先前从人类连接组项目中收集的 fMRI 数据集，该数据集包括 176 名年轻人的全脑扫描，这些扫描是在参与者观看一系列独立和好莱坞电影的 60 分钟短片时获得的。
研究人员对所有参与者的大脑活动进行了平均化处理，并使用机器学习技术来识别大脑网络，特别是在大脑皮层内。然后，他们研究了这些不同网络中的活动如何与电影的逐场景内容相关，包括人物、动物、物体、音乐、语音和叙事。
他们的分析揭示了 24 个不同的大脑网络，这些网络与感觉或认知处理的特定方面相关，例如，识别人脸或身体、运动、地点和地标、人类与无生命物体之间的互动、语音和社交互动。
![]()
如果您对磁共振数据分析感兴趣，请浏览脑海科技学习中心链接（直接点击即可浏览），感谢转发支持。
训练营合集
一对一 | 磁共振数据分析培训 | 随到随学
他们还显示了“执行控制域”（使人们能够计划、解决问题和确定信息优先级的大脑区域）与具有更具体功能的大脑区域之间存在反比关系。当电影的内容难以理解或模棱两可时，执行控制大脑区域的活动会增强，但在更容易理解的场景中，具有特定功能（如语言处理）的大脑区域占主导地位。
![]()
该图谱的新特征包括外侧前额叶中的扩展场景选择网络、对人—物和人—人互动做出反应的独立群组，以及三个执行控制（领域一般）网络与视觉、听觉和语言皮层的特定领域区域之间的推拉互动。我们的大脑皮层划分为人类大脑皮层功能定义区域提供了一个全面而统一的脑图。由于本文中的分析是基于平均大脑活动，研究人员表示，未来的研究可以调查大脑网络功能在个体之间、不同年龄的个体之间或患有发育或精神疾病的个体之间有何差异。在未来的研究中，可以使用观看电影的范式对这些疾病人群的大脑皮层进行功能划分。同样，还可以在生命发展的不同阶段对大脑皮层进行功能解析。此类研究将揭示大脑皮层的组织结构在大脑皮层发育过程中是如何变化的。
参考文献：
Reza Rajimehr et al. Functional architecture of cerebral cortex during naturalistic movie-watching, Neuron (2024). DOI: 10.1016/j.neuron.2024.10.005
资讯来源：
https://medicalxpress.com/news/2024-11-brain-scans-reveal-cerebral-cortex.html
欢迎加入前沿资讯交流群，入群方式：
入群可免费提供文献下载服务
学习中心
招聘公告
数据分析业务
![]()
编译：张 航
校审：展琳琳
全文完
所有注明出处的文章，旨在分享、传播，如有侵权，请及时联系我们，我们将尽快处理
喜欢本文记得一键四连
