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      科研進(jìn)展

      心理所研究揭示面孔選擇區域加工表情的時(shí)間動(dòng)態(tài)特征

      發(fā)布時(shí)間:2023-11-10 作者:腦與認知國家重點(diǎn)實(shí)驗室 傅小蘭研究組

        面部表情是個(gè)體內在情緒狀態(tài)的外在表達,大腦能快速而準確地進(jìn)行識別。以往研究發(fā)現大腦加工面孔存在外側視覺(jué)通路和腹側視覺(jué)通路。其中,外側視覺(jué)通路包括后側顳上溝(posterior superior temporal sulcus face area,pSTS-FA),腹側視覺(jué)通路包括枕葉面孔選擇區域(occipital face area,OFA)和梭狀回面孔選擇區域(fusiform face area,FFA)。包括頂下葉皮層(inferior parietal cortex, IP)在內的背側視覺(jué)通路也參與面孔和面部表情加工,卻鮮有研究。 

        腦與認知國家重點(diǎn)實(shí)驗室傅小蘭研究組的科研人員最近開(kāi)展了一項腦磁圖(MEG)實(shí)驗。研究者招募了20名健康的成年被試,記錄其觀(guān)看七類(lèi)基本面部表情(憤怒、厭惡、恐懼、高興、悲傷、驚訝、中性)時(shí)的大腦活動(dòng),并通過(guò)MEG定位任務(wù)確定枕葉(LO-faces)、頂下回(IP-faces)、梭狀回(FG-faces)、后側顳上溝(pSTS-faces)的面孔選擇區域。借助時(shí)間尺度上的多變量模式分析(Multivariate Pattern Analysis,MVPA)(圖1),結果顯示LO-faces、IP-faces、FG-faces、pSTS-faces在刺激后的100-150 ms之內開(kāi)始區分面部表情(圖2),并且相比于FG-facespSTS-faces,LO-facesIP-faces有更高的峰值準確率。進(jìn)一步地,在大腦所有區域上的面部表情分類(lèi)也顯示枕頂葉區域的分類(lèi)準確率更高(圖3)。 

      1.時(shí)間尺度上的多變量模式分析

      2.在不同面孔選擇區域下面部表情區分的時(shí)間進(jìn)程

      3.大腦所有區域的面部表情區分準確率

        為了探究這些面孔選擇區域解碼表情信息的本質(zhì),研究者訓練具備表情識別能力的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),再提取表情圖片在不同卷積層的特征計算Image-based RDM(基于圖像)和Category-based RDM(基于類(lèi)別)。表征相似性分析(representational similarity analysis,RSA)的結果顯示,甚至在刺激后的約100 ms,相比于面部表情的圖像級信息,LO-facesIP-faces的神經(jīng)活動(dòng)和其類(lèi)別級信息更相似(圖4)。 

      4.神經(jīng)反應和Image-based RDM、Category-based RDM的相似性分析

        該研究首次揭示了面孔選擇區域對面部表情加工的時(shí)間過(guò)程,強調了腹側、背側、外側視覺(jué)通路的面孔選擇區域對于表情加工的快速反應,尤其是枕頂的背側通路的重要性,為表情加工的感知計算模型提供了數據支撐。 

        心理所博士研究生張志豪為論文的第一作者,心理所副研究員趙科、研究員傅小蘭為通訊作者。其他共同作者包括陳通教授(西南大學(xué))、劉燁副研究員(心理所)、王重陽(yáng)博士(清華大學(xué))和劉長(cháng)虹教授(英國伯恩茅斯大學(xué))。 

        該研究得到國家自然科學(xué)基金(62061136001、32071055)的資助。相關(guān)成果已在線(xiàn)發(fā)表于NeuroImage。 

        論文信息: 

        Zhihao Zhang, Tong Chen, Ye Liu, Chongyang Wang, Ke Zhao*, Chang Hong Liu, Xiaolan Fu*,Decoding the Temporal Representation of Facial Expression in Face-selective Regions,NeuroImage, 2023, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.120442.


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