认知行为的时间结构及其神经机制

Natural streams (e.g., movies, speech, movement, etc.) contain rich temporal structures; Brain activities, similarly, also have its own characteristic dynamics (e.g., neuronal oscillations). However, cognitive behavior (e.g., percent correct, reaction time, etc.), one of the most classical and widely employed methods in cognitive psychology, are regarded to be a sluggish course. One of the main hypotheses in the proposal is: since neural activities are fast and dynamic, and have been revealed by many neuroscience studies to play critical role in many cognitive processes (e.g., perception, attention), cognitive behavior itself may also contain dynamic temporal structures. Both of my previous work in neuronal oscillations and my recent studies investigating behavioral oscillations in visual attention indicate and somewhat support the rationale of the hypothesis. In this proposal, based on my previous work, I aim at employing cognitive behavioral approaches combined with time-resolve behavioral measurements as well as brain mapping techniques (e.g., fMRI, EEG, MEG, etc.) to investigate temporal structures (e.g., behavioral oscillations, multi-scale dynamic structure) of cognitive behavior (focused on perception and attention in vision) and its neuronal mechanism (neural representation and brain networks).

外部自然信息（电影、语音流、运动等）很多都具有特定时间结构；大脑神经活动也具有自己丰富的时间结构（神经振荡活动等）。然而，认知行为（正确率、反映时等），这样一个认知心理学中最为经典重要的检测手段，却通常被认为是一个慢过程且不具有快速特征。本项目的一个假设是：既然大脑的神经活动具有精确快速的动态结构，并被大量研究表明在一系列认知活动（知觉、注意等）中起着关键作用，那么认知行为本身也可能具有自己的动态时间结构。申请人在神经振荡和近期视觉注意认知行为的动态结构两方面的研究进一步提示和支持了这个假设。本课题拟在申请人以往工作基础上，采用认知心理学结合高时间分辨行为检测和多种脑成像技术（脑电、脑磁图、功能磁共振等）来集中研究认知行为（集中在视觉过程中的知觉、注意等经典问题上）所包含的时间结构（行为振荡、多尺度动态结构等）及其相关神经机制（相应动态表征和参与脑区及网络）。

本项目集中研究人类认知过程中的动态结构及其脑神经机制。项目主要从两方面开展研究：（1）视觉注意等认知行为的动态结构；（2）视觉注意和记忆的动态神经机制。项目在四年的执行期间展开了系统研究，取得了丰硕的研究成果。在认知行为的动态结构方面，发现了对复杂客体（例如面孔）加工的节律行为(Progress in Brain Research, 2017)、基于显著性的注意节律行为（Journal of Cognitive Neuroscience, 2019）、注意中整体信息行为的alpha振荡及其和整体优先行为的紧密关系(Journal of Vision, 2019)。在动态神经机制方面，发现了视觉注意是采用一种序列采样的方式对多物体进行注意加工，并且这种序列采样模式会根据任务进行相应调整(PLoS Biology, 2017a; NeuroImage, 2019)，发现视觉注意对多特征的加工也类似一种特征空间的节律探照灯模式(Nature Communications, 2019)，视觉注意中的整体特征会首先被顶叶快速提取并传递到低级皮层对局部特征加工进行指导(PLoS Biology, 2017b)，先验知识对听觉场景分析的促进是通过对无关听觉流的抑制进行的(Cerebral Cortex, 2019)。此外，还把注意研究拓展到多物体记忆研究上，发现了人类序列记忆保持阶段的反向重演及其和近因效应的紧密关系(eLife, 2018)。这些结果一致的表明了认知过程是一个包含丰富时间结构的动态过程，脑神经振荡是时间组织的神经表征。大脑有其自身的时间框架来对外界信息进行重新的组织和分割整合。对于多个物体或者多个特征，注意过程通过基于时间组织的方式进行“时分复用”的节奏型资源分配，并受任务调制。对于记忆过程，序列信息通过基于时间组织的方式在记忆保持阶段进行序列重演和时间压缩来对其进行巩固。本项目对于大脑的内部信息处理提供了时间组织的动态新角度，也为类脑和计算模型、人工智能等方向提供了认知神经科学的新思路。