高级认知活动对人脑信号模式影响的研究及认知建模

"这篇论文探讨了高级认知过程如何影响人脑信号活动模式，并通过认知系统仿真进行研究。在解决脑机接口中的对接问题背景下，作者构建了一个认知模型，该模型能够同时模拟高级认知过程和人脑信号模式。实验采用了ACT-R认知仿真与fMRI脑影像技术，基于简化四方趣题设计了不同复杂度的任务。通过分析ACT-R实验数据，揭示了高级认知过程，而fMRI数据则揭示了相关脑区的BOLD信号模式。研究表明，不同的高级认知活动对脑功能区BOLD信号模式有多方面的影响，包括信号的启动值、峰值位置、平均变化量、上升变化量和下降变化量。这些发现为脑机接口技术提供了重要的认知科学基础。" 本文是一篇关于高级认知过程与人脑活动模式关系的研究，由王日凤和钟宁共同完成，受到了国家自然科学基金的支持。他们建立的认知模型结合了ACT-R理论和fMRI技术，目的是解决脑机接口中人脑信号与认知活动匹配的难题。ACT-R是一种认知心理学理论，它描述了人类解决问题和执行任务时的认知过程。在这个研究中，ACT-R被用来模拟实验参与者在解决简化四方趣题时的认知行为。 实验分为两类任务：有锚任务和无锚任务，以控制和比较不同认知复杂度下的大脑活动。fMRI（功能性磁共振成像）用于记录参与者的脑部活动，特别是BOLD（血氧水平依赖）信号，这是反映神经活动的一种间接指标。通过对ACT-R实验和fMRI数据的综合分析，研究人员发现高级认知过程的变化显著影响了特定脑区BOLD信号的多个参数，这为理解大脑如何处理不同认知任务提供了新的见解。 高级认知过程，如问题解决、决策制定等，对大脑的激活模式有着深远的影响。这些影响不仅体现在BOLD信号的初始状态，还体现在信号变化的动态特性上，比如上升和下降的速度。这些发现对于脑机接口（BMI）技术至关重要，因为BMI需要精确解析大脑活动以实现有效的信息传递。通过理解高级认知活动如何改变大脑的活动模式，可以改进BMI的设计，使其更适应人类的认知过程，从而提高其性能和用户体验。 这项研究加深了我们对高级认知过程如何影响大脑神经活动的理解，并为未来在脑机接口领域的应用提供了理论支持。研究结果强调了跨学科方法在探索大脑工作原理上的价值，将理论认知模型与神经科学技术相结合，为揭示大脑的秘密打开了一扇新的窗口。