麻省理工学院绘制了大脑观看电影的图像

《盗梦空间》和《小鬼当家》会激活大脑中不同的功能网络。
brain scans of people watching clips from movies
执行控制网络 1 的相关性图,显示了大脑的听觉和语言处理中心。 Rajimehr 等人。 2024 年

当我们 看电影时,我们的大 需要做很多工作。有情节要跟,有对话要理解,有视觉要接收,等等。现在,科学家们详细绘制了 人脑 在这个过程中的功能图。  麻省理工学院的一个团队利用 功能性磁共振成像 (fMRI) 数据,绘制了参与者观看一系列电影片段时不同大脑网络激活的图谱。他们还观察到,在观看简单场景和困难场景时,大脑中不同的执行网络是如何被优先处理的。研究结果发表在 11 月 6 日的 Cell Press 期刊《Neuron》上。

大脑内部,不同的区域是相互连接的。这些不同的连接 形成功能网络,这些网络与我们感知周围世界和行为的方式有关。关于 大脑功能网络 的大多数研究都是基于休息状态下的人的 fMRI 扫描。然而,如果不存在外部刺激,大脑或皮层的大部分区域就不会完全活跃。

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这项新研究 中,该团队希望调查在 fMRI 扫描过程中播放电影是否能让我们了解大脑的功能网络如何对一系列复杂的听觉和视觉刺激做出反应。

“在静息状态 fMRI 中,没有刺激——人们只是在进行内部思考,所以你不知道是什么激活了这些网络,”该研究的合著者、麻省理工学院的神经科学家 Reza Rajimehr 在声明中表示。“但通过我们的电影刺激,我们可以回过头来弄清楚不同的脑网络是如何对电影的不同方面做出反应的。”

为了绘制我们大脑在看电影时的活动图,该团队使用了人类连接组项目 (Human Connectome Project) 之前收集的 fMRI 数据集。数据包括 176 名年轻成年人的全脑扫描,他们在观看总计 60 分钟的短片 时进行扫描。这些片段包括独立电影,如《两个人》(Two Men) 和《欢迎来到布里奇维尔》(Welcome to Bridgeville),以及像 《小鬼当家》(Home Alone)、《盗梦空间》(Inception) 和 《帝国反击战》(The Empire Strikes Back) 这样的好莱坞大片。

该团队对所有参与者的大脑活动进行了平均,并 利用人工智能将激活的大脑网络进行分组和定位,特别是在大脑皮层内部。 大脑皮层 是大脑最外层,参与 人脑的许多高级功能,包括记忆、学习、推理、解决问题和情绪。

接下来,他们检查了这些不同网络内的活动如何与每个场景中的内容相关联,包括人物、动物、物体、音乐、语音和叙事。

a cluster of graphs
(A) 一个标记为动作感知网络和镜像神经元系统的集群。(B) 在动作定位实验中使用的动作类别。(C) 基于 22 名受试者独立组的 fMRI 数据,动态人-物交互(黄色激活)与动态人-人交互(青色激活)对比的混合效应组平均图。数据在 FreeSurfer 上使用 fsaverage 表面进行分析(更多细节请参见 STAR 方法),然后使用球形变换将激活图重采样到 fs_lr 表面。图显示了对数格式的 FDR 调整后的显著性值。
(D) 条形图显示了动作感知和社交认知集群中六种动作类别的动态和静态刺激的信号百分比变化值。信号百分比变化值是根据每个刺激条件与固定的对比计算得出的。对于社交认知集群,由于该集群存在强烈的半球侧化,因此仅包括右半球的顶点。误差线表示各受试者平均值的标准误差。(E) 一个标记为注意力和眼动网络的集群。
(F) 来自 Yeo 七网络分区图的背侧注意力网络。在 (C) 和 (F) 中,显示了相关集群的边界。学分:Rajimehr 等人。 2024 年

他们 发现了 24 个不同的大脑网络 与特定方面的感觉或认知处理相关,包括识别人物面孔或身体、运动、地点和地标、社交互动、无生命物体和语音。

扫描还显示,使人们能够规划、解决问题和优先处理信息的 大脑区域——称为 执行控制域——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 更模糊,例如在观看《盗梦空间》时,执行控制脑区的活动会增强。然而,在更容易理解的场景中,具有特定功能的大脑区域——例如语言处理——则占主导地位。

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“执行控制域通常在认知负荷很高、任务困难时活跃,”Rajimehr 说。“看起来当电影场景很容易理解时,例如有清晰的对话,语言区域就会活跃起来。”

然而,在复杂的场景中,如果包含大量背景信息、晦涩的措辞以及对正在发生的事情的模糊性,则需要更多的认知努力。

“所以大脑会切换到使用通用的执行控制域,”Rajimehr 说。

据研究团队介绍,未来的研究可以调查不同年龄、发育或精神疾病个体之间脑网络功能的功能差异。

“现在,我们正在更深入地研究每个电影帧中的具体内容如何驱动这些网络——例如,语义和社会背景,或者人物与背景场景之间的关系,”Rajimehr 说。

 

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Laura Baisas

新闻编辑

Laura 是 Popular Science 的新闻编辑,负责报道各种主题。Laura 对所有水下事物、古生物学、纳米技术特别着迷,并探索科学如何影响日常生活。


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