直接看清大脑神经活动的技术，或存在重大缺陷
连续两晚睡眠不足，人们会感觉自己老了几岁
为什么某些类型的音乐更让人想跳舞
增强型大脑信号分析技术，揭示大脑功能的个体差异
音乐能力丧失的神经基础
大脑加速衰老的危险因素
█AI行业动态
诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼去世
█AI研发动态
通过模型遗忘方法提高生成类增量学习性能
通过智能手机进行记忆自检可以识别阿尔茨海默病的早期症状
MapGuide：从大脑活动重建连续语言的简单有效方法
SeSaMe：用大型语言模型模拟心理健康评估
探索合成数据在精神健康研究中的潜力
脑科学动态
长久以来，科学家们一直寻求一种能直接观测大脑神经活动的非侵入性技术。神经活动直接成像（DIANA）方法一度被认为是突破性的进展，但最新研究揭示了其局限性。
研究人员在对一只大鼠的大脑进行成像，同时给其一只爪子施加电刺激的实验中，确实观察到了大脑感觉皮层中的MRI信号，但当他们去除了用于刺激动物爪子的设备后，相同的信号仍然出现。进一步的实验显示，即使将实验对象换成一根水管，相同的信号依旧存在。这明确表明DIANA功能信号并非源于神经活动。通过进一步的分析，研究人员发现这些伪造的信号源自于DIANA成像过程中用于指导MRI扫描器数据收集的脉冲程序。修改了脉冲程序后，相同的爪子刺激未能在大脑中产生任何功能性信号。研究不仅纠正了关于DIANA方法的误解，还强调在发展新的神经成像技术时必须进行彻底的机制评估和谨慎的解释。研究发表在ScienceAdvances上。
#神经成像#DIANA方法#功能性磁共振成像#神经活动探测#科学验证
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瑞典的心理学家们发现，连续两个夜晚只睡四小时可以使人们感觉到自己比实际年龄老了四年多，有些人甚至感觉到自己老了几十年。相反，当人们被允许在床上停留九个小时时，效果更为温和，研究参与者声称在充足的休息后，他们感觉自己比实际年龄年轻了平均三个月。
研究一中，429名年龄在18到70岁之间的参与者回答了有关他们感觉到的年龄以及在过去一个月中有多少个夜晚睡眠不佳的问题。他们的睡意也根据心理研究中使用的标准量表进行了评分。在研究二中，研究人员询问了186名年龄在18到46岁之间的志愿者，在两个夜晚的充足睡眠（每晚九小时）和两个夜晚的限制性睡眠（每晚四小时）之后，他们感觉到的年龄。在两个夜晚的限制性睡眠后，参与者感到自己比拥有充足睡眠时老了平均4.44岁。感觉老化与感到更加困倦不出所料地有关。
除了简单地感觉更加衰老外，感觉到自己年龄大很多可能会影响人们的健康，通过鼓励不健康的饮食、减少体育锻炼，以及使人们不太愿意社交和参与新的体验。研究发表在ProceedingsoftheRoyalSocietyB:BiologicalSciences上。
#睡眠质量#主观年龄#健康生活方式#睡眠不足#身心健康
人们常常会在听到音乐时不由自主地想要起舞，但是背后的神经机制一直不甚明了。法国与美国的研究团队通过一系列实验，探索了大脑如何对音乐产生舞蹈欲望。
此外，通过建模分析，研究人员发现，当听到中等程度的节奏错位时，大脑处于一个能够从旋律中提取周期性拍子的点上；在更高的节奏错位水平下，大脑会感到不知所措。研究结果发表在ScienceAdvances上。
#音乐#舞蹈欲望#节奏错位#脑磁图#预测性计时
在最近的一项研究中，明尼苏达大学医学院的科学家们利用线性混合效应模型（LMEs）和广义线性混合效应模型（GLMEs），分析了人们观看不同图片时的大脑活动，发现模型不仅能处理多种实验条件的影响，还能考虑到不同参与者之间的自然变异。这意味着，研究结果不仅更加精确，而且能够揭示大脑功能在不同人之间的共性和差异性。研究结果发表在NeuroImage上。
#大脑信号分析#神经科学突破#人类认知#医疗创新#混合效应模型
音乐能力的丧失的神经基础
音乐失调症（Amusia）是一种严重的音乐障碍，影响到音乐的感知和制作，可能是先天的，即遗传性音调失聪，或是后天获得的，例如由大脑损伤引起的。
来自芬兰和美国的研究小组提供了关于大脑中音乐失调症起源以及音乐和语言处理差异的新信息，研究包含97名中风患者（46名女性和51名男性），他们接受了重复的结构性大脑成像，并针对音乐感知和语言能力进行了特别评估。研究发现音乐处理主要位于大脑的右颞叶，而与语言功能位于大脑左半球不同，音乐失调症背后的神经网络集中在右半球。重要的节点是颞上回。
此外，研究指出，先天性音乐失调症的发生率仅为2%，但获得性音乐失调症更为常见，如脑血管疾病后的音乐失调症在急性阶段可见于三分之二的患者，在慢性阶段约有三分之一的患者。研究发表在JournalofNeuroscience上。
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行业动态
颠覆经济学的诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼去世
以色列裔美国心理学家、畅销书作者丹尼尔·卡尼曼，于3月27日去世，享年90岁。因其在经济学以及从体育到公共卫生等领域的开创性研究而获得诺贝尔奖，他展示了人们在多大程度上容易忽略逻辑、急于得出结论。他的逝世由他的继女、《纽约客》杂志小说编辑黛博拉·特里斯曼确认，但她未说明其逝世的具体地点和原因。
卡尼曼博士最著名的研究成果是推翻了“经济人”（homoeconomicus）的假设。自亚当·斯密时代以来，人们一直被认为是理性的、出于自身利益而行动的人。然而，卡尼曼发现，人们依赖于导致错误决策的智力捷径，这些决策常常违背他们自己的最佳利益。
卡尼曼与心理学家阿莫斯·特沃斯基的紧密合作贯穿了他的职业生涯，后者被认为是他们获奖工作的重要贡献者。尽管特沃斯基于1996年去世，而诺贝尔奖从不追授，两人的研究却帮助确立了行为经济学领域，将心理学见解应用于经济决策研究，并对学院外的广泛领域产生了深远影响。
#行为经济学#认知偏差#诺贝尔经济学奖#系统1与系统2
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AI研发动态
实验部分利用MNIST和Fashion-MNIST数据集验证了提出方法的有效性。通过比较EWC、精细调整和PM（白噪声）策略，结果显示引入遗忘机制可以在大多数条件下提高新学习类的准确率。此外，通过外部分类器分析生成样本，进一步证实了生成图像在特定类别上保留信息的程度。总之，引入遗忘机制的方法为GCIL开辟了新的可能性，旨在提高这些模型的长期性能，特别适用于模型容量受限或在持续知识获取过程中的场景。
#生成式类增量学习#遗忘机制#持续学习#EWC方法#选择性遗忘
通过智能手机进行记忆自检，可以识别阿尔茨海默病的早期症状
来自德国神经退行性疾病研究中心的研究人员发现，智能手机上的专门记忆测试能够高精度地检测出轻度认知障碍（MCI）。
#智能手机记忆测试#MCI#数字医疗工具
在辅助语言障碍者通过大脑信号交流的研究领域中，从大脑活动解码连续语言被认为是一项极具挑战却又充满希望的研究。该领域旨在解决将大脑信号映射为文本的复杂任务。之前的最佳尝试采用了一种间接的逆向工程过程：首先学习如何从文本中编码大脑活动，随后通过与预测的大脑反应对齐来指导文本生成。
#大脑活动解码#语言重构#文本嵌入#技术革新#语言障碍辅助
在最近的一项研究中，科学家们开发了一种名为ScaleScoresSimulationusingMentalModels（SeSaMe）的创新框架，旨在通过利用大型语言模型（LLMs）模拟心理健康研究中参与者的反应，以减轻持续自我报告对参与者的负担。该方法允许研究者输入有关参与者内在行为倾向的信息，由此，LLMs如GPT-4能够构建出参与者的心理模型，并模拟他们在心理量表上的反应。
研究还探讨了SeSaMe模拟反应作为机器学习模型训练数据的可行性，通过复制先前研究中的抑郁和焦虑筛查任务来验证。结果表明，尽管模拟数据的一致性可能因量表和预测目标的不同而异，但在多数情况下，使用模拟数据训练的模型性能与使用真实数据相当。
#SeSaMe框架#心理健康监测#大型语言模型#被动感知研究#机器学习