罕见的人脑电记录提供了神经活动的详细图像

一个由科学家组成的国际研究小组利用医学数据，以前所未有的细节捕捉到了人类神经活动，以更好地理解大脑在处理视觉信息时是如何工作的。

纽约大学心理学和神经科学教授乔纳森·威纳维尔说:“因为我们看到的东西以及我们对它的反应都在不断变化，所以要理解大脑在接收和处理新信息时是如何工作的，这是一个挑战。”他是这篇论文的资深作者，发表在《纽约时报》上神经科学杂志．“这项工作帮助我们更深入地了解我们神经反应的动态视觉图像而且可以为未来的研究提供信息。”

人脑是一个极其复杂的器官，其动态方式超出了我们目前的理解。当涉及到视觉处理的活动时尤其如此——在屏幕上观看一个简单的静态图像会释放我们大脑中巨大的神经活动网络。

然而，对这些过程的深入了解需要侵入性技术，通常不用于治疗人类被试．相反，这类研究通常是衡量大脑的活动使用功能磁共振成像、MEG或脑电图扫描仪——这些方法只触及了神经操作复杂性的表面。

在这项研究中，Winawer和他在阿姆斯特丹大学和乌得勒支大学的同事们采用了一种更具侵入性的方法，以前所未有的细节和精度揭示大脑是如何处理视觉图像的。

为此，他们研究了自愿接受植入电极的癫痫患者，以测量与癫痫发作相关的特定现象——大脑活动。

患者通过观看电视上的图片来参与研究笔记本电脑他们被安置在医院的病床边，使神经科学家能够进行罕见的新测量。

重要的是，大脑活动的读数表明，为解释神经反应而开发的现有计算模型可以应用于人类的大脑．这些模型基于之前对非人灵长类动物的研究，绘制出神经活动非人类。但是，在此之前神经科学杂志然而，目前尚不清楚这些模型是否适用于人类。

更具体地说，结果表明，这些模型可以准确地预测视觉呈现图像的各种变化对人脑活动的变化——例如，当刺激在屏幕上停留两倍的时间时，神经元保持活跃的时间有多长，或者当图像第二次显示时，神经元的活动下降了多少。

科学家们指出，一个单一的计算模型可以预测这些不同的现象，这一事实表明，人类和非人类灵长类动物大脑中神经动力学的明显复杂性可能来自少量的神经计算——这些知识可能会带来技术的进步。

“我们发现人类和动物的大脑似乎都在使用类似的神经计算‘工具包’来理解来自我们感官的连续输入流，”阿姆斯特丹大学助理教授、该论文的主要作者艾瑞斯·格伦(Iris Groen)解释说。“理解这些动态是如何以及为什么展开的，是理解大脑如何代表外部世界的重要组成部分，将帮助我们学习如何使机器视觉更像人类。”