近十年来，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的一组研究人员一直致力于揭示为什么某些图像在人们的脑海中持久存在，而许多其他图像却逐渐消失。为了做到这一点，他们着手绘制参与识别视觉图像的时空大脑动态。现在，科学家们首次利用了超导磁图像（MEG）捕捉脑活动的时间性，以及功能性磁共振成像（fMRI）确定活跃大脑区域的优势，精确地确定大脑何时何地处理易记图像。

他们的开放获取研究发表在本月的《PLOS生物学》杂志上，使用了78对图像，这些图像在概念上相同但易记性得分不同 —— 一个易记性很高，另一个易于遗忘。这些图像展示给了15名参与者，包括滑板运动场景、各种环境中的动物、日常物品如杯子和椅子、森林和海滩等自然景观、街道和建筑物等城市场景，以及显示不同表情的人脸。他们发现，与先前认为的涉及记忆的编码和保留过程的大脑区域相比，更分布广泛的大脑区域实际上在其中起作用。

“人们倾向于记住某些图像，甚至当它们在概念上相似时，比如不同场景的滑板运动，”本文的第一作者、麻省理工学院电气工程与计算机科学博士生、CSAIL成员本杰明·拉纳（Benjamin Lahner）说道。“我们已经确定了视觉易记性的大脑特征，这种特征在看到图像后约300毫秒左右出现，涉及到横向视觉皮质和颞皮质等区域，这些区域处理颜色感知和物体识别等信息。这种特征表明，易记图像会引发更强烈和更持续的大脑反应，尤其是在早期视觉皮质等区域，我们以前低估了它在记忆处理中的作用。”

尽管易记图像的反应在大约半秒钟内保持得更高且更持久，但对于易忘图像的反应很快就会减弱。拉纳进一步阐述，这一发现可能重新定义我们对记忆形成和持久性的理解。该团队设想这项研究对未来的临床应用具有潜力，尤其是在早期诊断和治疗与记忆有关的疾病方面。

这项MEG/fMRI融合方法是在CSAIL高级研究科学家奥德·奥利瓦（Aude Oliva）的实验室中开发的，它巧妙地捕捉了大脑的时空动态，克服了传统的空间或时间特异性的限制。这一融合方法在更好地检查和比较观察各种图像时，得到了机器学习的一点帮助。他们创建了一个“表征矩阵”，就像是一个详细的图表，显示了各个大脑区域的神经反应的相似程度。这个图表帮助他们识别了大脑处理我们所看到的信息的何时何地的模式。

选择具有高和低易记性得分的概念相似的图像对是解锁这些关于易记性的见解的关键要素。拉纳解释了通过聚合行为数据来为图像分配记忆性得分的过程，他们收集了一组多样化的高易记性和低易记性图像，并在不同的视觉类别中平衡表示。

尽管取得了一些进展，但团队指出了一些限制。虽然这项工作可以确定显示显著记忆效应的大脑区域，但它无法阐明这些区域在如何促进更好的编码/检索记忆方面的功能。

“理解记忆易记性的神经基础为临床的进步开辟了激动人心的道路，尤其是在早期诊断和治疗记忆相关的疾病方面，”奥利瓦说道。“我们已经确定的易记性的特定大脑特征可能会成为阿尔茨海默病和其他痴呆症的早期生物标志物。这项研究为根据个体的神经特征精细调节的新型干预策略铺平了道路，可能会改变记忆障碍的治疗格局，并显著提高患者的预后。”

“这些发现令人振奋，因为它们让我们了解了在看到某物和将其保存到记忆中之间大脑中正在发生的事情，”芝加哥大学心理学助理教授威尔玛·贝恩布里奇（Wilma Bainbridge）说道，她没有参与这项研究。“这里的研究人员捕捉到了一个皮层信号，反映了什么是重要记住的，以及什么可以很早被遗忘。”

除了拉纳和奥利瓦外，还有麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的高级研究科学家，麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室主任，CSAIL主要研究员等职务的奥利瓦（Aude Oliva）还有西方大学助理教授Yalda Mohsenzadeh和约克大学研究员Caitlin Mullin也参与了该论文。该团队感谢国家卫生研究所的共享仪器资助，并且他们的工作得到了通过海军研究办公室资助的范尼瓦·布什教职奖学金、国家科学基金会奖励、陆军研究局资助的多学科大学研究倡议奖，以及EECS MathWorks奖学金的支持。他们的论文发表在《PLOS生物学》杂志上。

原文链接：https://news.mit.edu/2024/mapping-brain-pathways-visual-memorability-0423