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Nature子刊：基于多模态研究的面孔识别网络的构建
人脸识别
面部处理支持我们识别朋友和敌人、形成部落和理解面部肌肉组织变化的情感含义的能力。这一技能依赖于大脑区域的分布式网络，但这些区域如何相互作用却知之甚少。在这里，作者将解剖学和功能连接测量与行为测定相结合，创建一个面部连接体的全脑模型。本文分析了关键特性，如网络拓扑结构和纤维组成。作者提出了一个有三个核心流的神经认知模型;沿着这些流的面部处理以平行和交互的方式发生。虽然远距离白质连接通道很重要，但面孔识别网络主要是短距离白质纤维。最后，本文提供的证据表明，众所周知的面部处理的右侧偏侧来自于大脑半球内和半球间的连接不平衡。总之，人脸网络依赖于高度结构化的纤维束之间的动态通信，从而支持行为和认知的连贯的人脸处理。这篇文章发表在期刊Nature Human Behavior杂志上。
用户1279583
2020-02-27
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