由 UCL 和 UCLH 研究人員領(lǐng)導的一個團隊繪制了大腦中支持我們解決問題的能力而無需先前經(jīng)驗的部分——也稱為流體智力。
流體智力可以說是人類認知的決定性特征。它預測教育和職業(yè)成功、社會流動性、健康和長壽。它還與許多認知能力相關(guān)，例如記憶力。
流體智力被認為是涉及“主動思維”的一個關(guān)鍵特征——一組復雜的心理過程，例如涉及抽象、判斷、注意力、策略生成和抑制的過程。這些技能都可以用在日常活動中——從組織晚宴到填寫納稅申報單。
盡管流體智力在人類行為中起著核心作用，但關(guān)于它是單一認知能力還是一組認知能力，以及它與大腦關(guān)系的性質(zhì)，仍然存在爭議。
為了確定大腦的哪些部分對于某種能力是必需的，研究人員必須研究該部分缺失或受損的患者。由于識別和測試局灶性腦損傷患者的挑戰(zhàn)，這種“損傷缺陷映射”研究很難進行。
因此，以前的研究主要使用功能成像 (fMRI) 技術(shù)——這可能會產(chǎn)生誤導。
這項新研究由 UCL 皇后廣場神經(jīng)病學研究所和 UCLH 研究人員國立神經(jīng)病學和神經(jīng)外科醫(yī)院領(lǐng)導，并發(fā)表在Brain上，使用 Raven Advanced 研究了 227 名患有腦腫瘤或大腦特定部位中風的患者漸進矩陣 (APM)：最完善的流體智力測試。
該測試包含難度遞增的多項選擇視覺模式問題。每個問題都呈現(xiàn)出不完整的幾何圖形模式，需要從一組多個可能的選擇中選擇缺失的部分。
然后，研究人員引入了一種新穎的“損傷缺陷映射”方法來解開中風等常見腦損傷形式的復雜解剖模式。
他們的方法將大腦區(qū)域之間的關(guān)系視為一個數(shù)學網(wǎng)絡(luò)，其連接描述了區(qū)域因疾病過程或共同認知能力的反映而一起受到影響的趨勢。
這使研究人員能夠?qū)⒄J知能力的大腦圖譜與損傷模式區(qū)分開來——從而使他們能夠繪制大腦的不同部分，并根據(jù)受傷情況確定哪些患者在流體智力任務(wù)中表現(xiàn)更差。
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