研究人员将92名参与者作为研究对象,利用功能磁共振成像技术采集他们在执行3种不同注意力要求任务时的原始数据。研究人员进一步构建了一套全脑模型,用于预测个体多种注意力(如持续注意力、分裂注意力和跟踪,以及工作记忆能力)的概况。对大脑皮下层和额叶等多区域分析显著提高了预测的正确性,并且从不同任务类型中寻找到影响注意力的共性因素。此外,通过连接组(connectome)到连接组的转换模型可以从其他的功能性磁共振成像中生成了个人的任务相关的连接体,进而大大提高了预测能力。最后,结合连接组转换模型和共性注意力因素,研究人员建立了一个标准化的方法,并在4个独立的数据集(总N = 495)的各种注意力测试中表现出卓越的通用性。
综上表明,该测量方法在研究和临床应用中具有广泛的效用。
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41562-022-01301-1
注:此研究成果摘自《Nature Human Behavior》杂志,文章内容不代表本网站观点和立场,仅供参考。
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