導讀 推理是人類認知所獨有的一種能力。然而，盡管我們在神經成像技術方面取得了進步，但我們無法清楚地繪制出人類推理所涉及的神經區(qū)域。在一項
推理是人類認知所獨有的一種能力。然而，盡管我們在神經成像技術方面取得了進步，但我們無法清楚地繪制出人類推理所涉及的神經區(qū)域。在一項新研究中，來自韓國的研究人員提出了一種新方法來理解歸納推理和演繹推理的基礎，并確定負責的主要大腦區(qū)域，為揭示各種其他認知過程的機制鋪平道路。
使我們成為獨一無二的“人類”的因素之一是我們的推理能力，即認知分析情況、預測可能的結果并相應地做出決定。從廣義上講，人類推理可以分為“歸納”，包括根據現有知識進行預測，以及“演繹”，其中從給定的前提得出明確的結論。然而，盡管我們擁有尖端技術，但神經科學家尚未確定這種能力的來源。
科學家通常使用一種稱為“薈萃分析”的全局方法，這是一種結合先前研究結果得出結論的統(tǒng)計方法。然而，該領域的薈萃分析并沒有充分解釋皮質表面(兩個大腦半球的表面)的復雜折疊幾何形狀。
現在，最近發(fā)表在《大腦皮層》上的一項研究可能是對這個問題有新見解的開拓者。韓國大邱慶北科學技術學院(DGIST)Hyeon-Ae Jeon教授和她的博士學位。學生 Minho Shin 開發(fā)了一種新的元分析方法，稱為“皮質表面的貝葉斯元分析”(BMACS)，該方法通過應用對數高斯函數從峰值大腦活動數據推斷推理(歸納和演繹)期間大腦活動的空間模式Cox 處理到皮質表面。“鑒于使用基于皮質表面的分析的研究很少，我們采用了最合適和最嚴格的方法，”Jeon 教授解釋說。“與以前的薈萃分析方法相比，我們的方法不僅考慮了折疊的皮質表面幾何形狀，而且還顯著減少了計算時間。”
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