视觉学习的皮层重组机制

Learning is a key component of human intelligence. The investigation of the neural basis of visual learning is not only important for understanding general rules of human learning, but also provides a window for exploration of brain plasticity. However, many basic questions regarding the neural basis of visual learning remain unclear. For example, it is controversial which stages of visual information processing are shaped by visual learning, and it is unclear what are the coding mechanisms of visual learning in human brain. Here we hypothesize that visual learning involves multiple stages of visual information processing, from low-level to high-level, and multiple neural coding mechanisms, causing a global cortical reorganization in human brain. In order to test this hypothesis, we will use behavioral measurements and multimodal MRI to systematically investigate two coding mechanisms of visual learning, the network reorganization mechanism and the neural representation refinement mechanism, and the relationship between the two mechanisms. In addition, we will use the neural changes caused by training to predict behavioral learning effects, revealing the neural substrates of individual differences in learning effects. This project will deepen our understanding of the neural basis of visual learning and brain plasticity, and provide new insights for promotion of effective learning.

学习是人类智能的核心，对视觉学习神经基础的研究是理解人类学习一般规律的重要途径，也是研究大脑可塑性的重要窗口。目前关于视觉学习的神经基础，很多基本问题还不清楚，如视觉学习发生在大脑视觉信息加工的哪个阶段，视觉学习在人类大脑中如何编码等。根据已有研究，我们认为视觉学习是发生在低级到高级多个加工阶段、涉及多种编码机制的全脑大规模皮层重组过程。本研究将结合行为测量和磁共振脑成像技术，采用人脑连接组学分析和多元分析等前沿方法，系统考察视觉学习在大脑中的两种编码机制：网络重组机制和神经表征优化机制，以及两种机制之间的关系，直接验证视觉学习的大规模皮层重组假设。此外，本研究将用视觉学习引起的神经水平的变化来预测学习效果，揭示学习效果个体差异的神经来源。本研究将为理解视觉学习的神经机制和大脑可塑性提供新的思路和证据，并为我们理解学习规律、促进有效学习提供新的启示。

学习是人类智能的核心，对视觉学习神经基础的研究是理解人类学习一般规律的重要途径，也是研究大脑可塑性的重要窗口。近年来，研究者提出了关于视觉学习神经基础的新假设，即视觉学习是发生在多个加工阶段、涉及多种编码机制的全脑大规模皮层重组过程。本项目围绕视觉学习的大规模皮层重组过程，采用行为实验和磁共振脑成像技术，系统考察了视觉学习在大脑中的两种编码机制，即网络重组机制和神经表征优化机制。.围绕视觉学习的网络重组机制，我们将多变量模式分析方法应用于全脑网络功能连接模式，发现视觉联合学习引起了全脑网络功能连接模式的变化，且这种变化主要来源于参与注意和认知控制等功能的高级网络；发现视觉运动学习引起大规模脑网络连接模式的稳定性增强。此外，我们的研究还揭示了大脑空间导航网络的大范围发展重组机制。围绕视觉学习的神经表征优化机制，我们采用被试间表征相似性的多元分析方法，揭示了大脑核心面孔区对面孔的神经表征从儿童到成人的发展是神经表征在个体间同一化的过程；此外，我们还以面孔失认症个体为研究对象，揭示了面孔识别功能异常发展的神经表征机制，以及面孔失认症个体在面孔学习过程中神经表征的异常机制。最后，我们考察视觉学习的神经基础与学习效果的关系，发现网络连接模式稳定性、神经表征的同一化程度、神经表征稳定性等神经指标都能预测个体在相应任务中的行为表现。.本项目的研究为验证视觉学习的大规模皮层重组假设提供了直接证据，并为视觉学习的神经基础提供了新的描述。将视觉学习引起的神经水平变化用于预测学习效果，揭示了学习效果个体差异的神经来源，为促进有效学习提供了新的启示。