独特数据集揭示大脑如何存储与提取记忆Unique dataset explores how brains store and retrieve memories

环球医讯 / AI与医疗健康来源:medicalxpress.com美国 - 英语2025-08-25 11:57:19 - 阅读时长2分钟 - 687字
本研究通过颅内脑电图记录和深度神经网络模型,首次揭示人类大脑记忆识别的双重机制——颞叶皮层的"再启动"与顶叶皮层的"记忆转化",发现神经网络在视觉与抽象记忆编码中的泛化与分化作用,为记忆形成与提取的动态特性提供新视角,该成果对理解癫痫患者的神经发育具有重要临床价值。
大脑记忆识别双重神经机制记忆再启动记忆转化深度神经网络模型双重编码机制儿童认知发育记忆发展神经生理基础
独特数据集揭示大脑如何存储与提取记忆

由西北大学Elizabeth Johnson博士团队主导的国际合作研究,近日在《科学进展》发表突破性成果。研究通过分析癫痫患儿的颅内脑电图数据,首次揭示大脑记忆识别的双重神经机制:当受试者识别视觉场景时,颞叶皮层负责原始记忆的再启动,而顶叶皮层则执行记忆表征的转化处理。

这项突破性研究追踪了128名接受癫痫监测的儿童及青少年大脑活动,发现记忆提取并非简单的信息复现,而是包含两个关键过程——"记忆再启动"(reinstatement)与"记忆转化"(transformation)。前者在颞叶皮层实现原始记忆的精确复现,后者通过顶叶皮层对记忆进行动态调整,使大脑能适应性地提取不同格式的记忆内容。

研究团队创新性地构建了深度神经网络模型,成功模拟了记忆痕迹在不同脑区的表征转换。实验显示,当受试者识别熟悉场景时,神经网络的泛化(generalization)能力使大脑能提取抽象记忆框架,而分化(differentiation)机制则支持细节信息的精确恢复。这种双重编码机制解释了人类如何灵活应对相似情境中的记忆需求。

Johnson指出:"我们的发现颠覆了传统记忆模型,证明大脑通过不同区域的协同工作,既保持记忆稳定性又实现动态调整。"研究团队将持续利用该独特数据集,结合人工智能技术深入探索记忆发展的神经生理基础,这将为儿童认知发育研究开辟新方向。

该研究已开放数据共享,研究团队强调:"这个包含不同年龄阶段的神经电信号数据库,为开发先进AI记忆模型提供了真实生物基底。"

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