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心理学系王非课题组发表基于机器学习技术解码自我优势效应神经机制的脑成像研究

2023-06-07

自我从何而来?过往的神经科学研究关于自我在大脑中的表征有两种相异的观点:早期观点即高阶自我假设(higher-order self hypothesis)认为自我是大脑中最高级的功能,它是所有低级功能的聚合;近期观点即基本自我假设(fundamental self hypothesis)则认为大脑中始终存在着独立且基础的自我成分,它可以调控各类低级功能。目前关于基本自我假设的直接证据支持仍然不足。验证基本自我假设最佳的证据之一是,大脑即使在静息状态的活动也能预测随后自我相关行为。清华大学心理学系王非副教授课题组从此角度入手,使用新兴的机器学习技术,尝试在个体水平预测一种常见的自我偏向——自我优势效应(self-prioritization effect,即个体会优先知觉与处理自我相关刺激),并解码其神经机制。

348名年轻健康被试完成了静息态功能核磁共振成像(rs-fMRI)的扫描与自我优势效应的行为任务。研究者计算了每个被试的功能连接矩阵和自我优势程度,前者作为机器学习模型中的特征,后者作为机器学习模型中的标签。模型的稳健性使用嵌套交叉验证策略得到保障,泛化性则使用另一批独立样本进行测试。

研究方法流程图

结果显示,个体静息状态下的大脑自发活动可以预测自我偏向行为。模型识别的自我优势脑网络在另一批独立样本中也得到了验证。在预测过程中,部分脑区(如前额叶和丘脑)与功能网络(如默认模式网络)的贡献突出,表明其可能是自我优势加工背后的神经机制。

预测结果(左)与自我优势脑网络(右)

功能网络间功能连接的贡献程度(左)与单个功能网络的影响程度(右)

本研究提供了证实基本自我假设的初步直接证据。自我优势效应强度的预测特征遍及全脑,其中皮下结构等区域的贡献在以往研究中较少涉及。为了整合所发现的结果与过往研究提出的相关理论框架,研究团队创新性地提出了一个新的自我神经模型:内在自我加工网络模型(intrinsic self-processing network model),希望能为后续自我领域的神经科学研究提供一定启发。

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内在自我加工网络模型

基于上述研究,王非副教授课题组在神经科学国际期刊《神经成像》(Neuro Image)在线发表题为“从静息态功能连接解码自我优势效应的个体差异”(Decoding individual differences in self-prioritization from the resting-state functional connectome)的相关论文。论文第一作者为心理学系2022级博士研究生张永发,通讯作者为心理学系王非副教授,论文合作者包括英国阿伯丁大学隋洁教授。

论文链接:

https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.120205

供稿:心理学系

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