Neuron腦影像機(jī)器學(xué)習(xí)：表征、模式信息與大腦特征：從神經(jīng)元到神經(jīng)影像

人們對(duì)于神經(jīng)影像的研究已不滿足于對(duì)大腦局部的研究，開始探索匯集了更多分散于多個(gè)腦系統(tǒng)的腦活動(dòng)預(yù)測模型。這里我們回顧多變量預(yù)測模型如何對(duì)定量可重復(fù)的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，構(gòu)建了比傳統(tǒng)模型具有更大影像的身心交互模型并對(duì)大腦表達(dá)構(gòu)筑于思維模式的方法進(jìn)行了解釋，盡管在實(shí)現(xiàn)前兩個(gè)目標(biāo)方面取得了越來越大的進(jìn)展，但是模型僅僅開始處理后一個(gè)目標(biāo)。通過明確地識(shí)別知識(shí)的缺口，研究項(xiàng)目可以有意地、程序化地朝著識(shí)別潛在心理狀態(tài)和過程的大腦表征的目標(biāo)前進(jìn)。本文由美國科羅拉多大學(xué)學(xué)者發(fā)表在Neuron雜志。

導(dǎo)語：

近些年來，腦影像的研究已經(jīng)進(jìn)行到了由腦功能映射（brain mapping）到開發(fā)關(guān)于心理活動(dòng)的集成的多變量腦預(yù)測模型（multivariate brain models）的研究當(dāng)中。傳統(tǒng)的腦圖譜研究方法孤立地對(duì)局部的腦區(qū)以及部分體素地時(shí)間序列來構(gòu)建大腦與思維的聯(lián)系。局部腦區(qū)響應(yīng)被視為由統(tǒng)計(jì)模型解釋的結(jié)果，并將局部區(qū)域的效應(yīng)聚合成腦區(qū)。大腦模型顛覆了人們對(duì)感知經(jīng)歷、思維活動(dòng)以及行為活動(dòng)結(jié)果的解釋方式。這類模型說明了結(jié)合大腦生理測量來預(yù)測心理過程的特征或強(qiáng)度的方法（圖1）。例如：通過模型可對(duì)被試觀測的對(duì)象進(jìn)行預(yù)測或解碼，或預(yù)測被試的下一步活動(dòng)，以及被試在刺激之下的疼痛強(qiáng)度。因此，腦圖譜和腦模型的有著截然不同的研究目的，腦圖譜描述了局部的信息編碼，而腦模型嘗試對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)的各部分及其聯(lián)合活動(dòng)對(duì)思維和行為進(jìn)行預(yù)測。

有些簡單模型將單個(gè)的腦區(qū)活動(dòng)和激勵(lì)結(jié)合起來分析。但是，有越來越多的多變量模型發(fā)展起來了：它們將結(jié)果解釋為大腦活動(dòng)和/或結(jié)構(gòu)的模式，這些模式跨越了大量的大腦特征，它的分布通常橫跨在多個(gè)解剖區(qū)域和系統(tǒng)，甚至橫跨測量的類型，如fMRI功能激活，腦功能連接結(jié)構(gòu)以及腦化學(xué)等。基于多變量的分析模型現(xiàn)在已經(jīng)應(yīng)用到對(duì)象認(rèn)知、語言活動(dòng)、睡眠障礙、自主反應(yīng)、記憶、決策、語義概念分析，認(rèn)知任務(wù)、注意分析、疼痛、詩歌韻律研究、情緒、同情以及對(duì)做夢的研究。除了上述研究外，多變量分析模型也被應(yīng)用在神經(jīng)心理失調(diào)等研究當(dāng)中。

在本文中，我們討論了使多變量大腦模型成為一種信息豐富和功能強(qiáng)大的方法的理論基礎(chǔ)，并提供了該領(lǐng)域中不斷擴(kuò)展的建模工具和方法的簡要?dú)v史。我們還探究了一種特定類型模型的前景和挑戰(zhàn)，即大腦“特征”或“神經(jīng)標(biāo)記”，它可以識(shí)別出預(yù)測個(gè)體心理和行為結(jié)果的大腦模式。在前后文所列出的研究領(lǐng)域中，這類基于大腦多變量模式的研究成果和預(yù)測結(jié)果往往能帶來一些好處，例如：

1、可以更好的還原心理活動(dòng)與行為信息在神經(jīng)元層面的編碼關(guān)系；

2、可以比基于腦區(qū)作用的傳統(tǒng)研究提供更大尺度的全腦協(xié)作的模式的分析；

3、提供了可被經(jīng)驗(yàn)證偽的結(jié)果的定量預(yù)測；

4、基于特定的研究方向，可使用確定了測量參數(shù)的模型在相應(yīng)的的研究中進(jìn)行測試與驗(yàn)證（為后續(xù)研究提供了模板）；

5、并提供了驗(yàn)證心理構(gòu)造與理解大腦參與心理活動(dòng)的方式，因?yàn)樾睦韺W(xué)上與神經(jīng)學(xué)上的差異往往存在一致性。

最終我們將討論圍繞在心理結(jié)構(gòu)及其驗(yàn)證方面的不同問題，以及預(yù)測性大腦模型如何幫助我們重新定義我們理解以及對(duì)大腦進(jìn)行分類的方式。由腦圖譜到神經(jīng)統(tǒng)計(jì)模型的發(fā)展為經(jīng)驗(yàn)及理論的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。但是也引出了研究者如何定義和評(píng)估精神構(gòu)成，以及對(duì)于識(shí)別那些突出的大腦表達(dá)的意義的重要問題。不過隨著多變量腦模型科學(xué)的發(fā)展，這些問題也終將被克服?？茖W(xué)家們已經(jīng)開始從事一項(xiàng)艱巨的工作:迭代地識(shí)別潛在的心理結(jié)構(gòu)，為它們開發(fā)神經(jīng)測量模型，并基于經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證、精煉和重新定義這些結(jié)構(gòu)。對(duì)這一過程進(jìn)行明確的形式化描述，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)前研究中的空白，并加速實(shí)現(xiàn)認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和相關(guān)領(lǐng)域的一個(gè)基本目標(biāo)：建立思維和大腦之間的映射。

圖1.腦圖譜與腦模型的的比較：圖A簡要列舉了基于腦圖譜的分析模型與基于腦模型的分析方法的構(gòu)建過程；圖B呈現(xiàn)基于腦圖譜的研究方法在比較了人在識(shí)別面孔以及形狀、獎(jiǎng)懲情緒和高壓與放松情況下的大腦激活情況，圖c顯示了使用基于大腦模型的深部核團(tuán)預(yù)測，基礎(chǔ)疾病預(yù)測以及痛感預(yù)測的結(jié)果圖。

關(guān)于神經(jīng)表征的理論假設(shè)

神經(jīng)影像學(xué)中的大腦映射是從一種思維習(xí)慣中產(chǎn)生的，我們習(xí)慣認(rèn)為心理過程是模塊化的，并在孤立的局部腦區(qū)實(shí)現(xiàn)。這一觀點(diǎn)建立在心理哲學(xué)的長期假設(shè)基礎(chǔ)上，研究表明，大腦皮層不同區(qū)域的損傷會(huì)導(dǎo)致言語產(chǎn)生、語言理解、感知和行動(dòng)的缺陷。這項(xiàng)工作支持這樣一種觀點(diǎn)，即大腦可以被看作是一個(gè)功能模塊的集合——獨(dú)立的、可分離的處理單元，它們訪問彼此的輸入和輸出而非中間過程。雖然這一基本假設(shè)在理論上受到了挑戰(zhàn)，但在早期的神經(jīng)影像學(xué)研究中被采納，并且通過獨(dú)立分析每個(gè)腦體素來分析腦-心的關(guān)聯(lián)性變得流行起來。

相比之下，多變量預(yù)測模型是從基于神經(jīng)群體編碼和分布表示的理論中產(chǎn)生的。神經(jīng)生理學(xué)的研究已經(jīng)證實(shí)，關(guān)于精神和行為的信息是在混合的神經(jīng)元群的活動(dòng)中編碼的。許多研究識(shí)別了單個(gè)神經(jīng)元中編碼的信息，但通常，即使是最能預(yù)測刺激或任務(wù)的單個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)也包含的信息太少，無法準(zhǔn)確預(yù)測行為。一篇關(guān)于群體編碼的文獻(xiàn)表明，通過跨細(xì)胞群體的聯(lián)合活動(dòng)，包括運(yùn)動(dòng)控制、面部感知和識(shí)別、物體識(shí)別、眼動(dòng)控制、氣味感知、數(shù)量等，通?？梢愿鼫?zhǔn)確地預(yù)測行為。

群體編碼研究表明，大多數(shù)細(xì)胞對(duì)單一刺激或動(dòng)作類別（如物體類型或眼跳方向）的選擇性不強(qiáng)，而是對(duì)類別的復(fù)雜組合作出反應(yīng)。非首選類別的觸發(fā)率是穩(wěn)定的和可重復(fù)的，并且在預(yù)測（即“解碼”）模型中包含它們比僅包含強(qiáng)類別選擇神經(jīng)元的模型具有更強(qiáng)的分類性能。此外，在從預(yù)測模型中去除強(qiáng)響應(yīng)神經(jīng)元后，它們提供了很強(qiáng)的分類性能。對(duì)一個(gè)類別（例如，一個(gè)掃視方向）有強(qiáng)烈反應(yīng)的神經(jīng)元的失活并不能消除這一類別的反應(yīng)，而是導(dǎo)致與群體編碼一致的可預(yù)測的行為變化。除細(xì)胞群平均活性的變化外，神經(jīng)元間的共變異也很重要。這些發(fā)現(xiàn)表明，在信息編碼方面，整體往往大于部分之和。

群體代碼具有多種適應(yīng)性優(yōu)勢，可能推動(dòng)了它們的發(fā)展，包括魯棒性，噪聲過濾以及對(duì)可以靈活使用的高維非線性表示進(jìn)行編碼的能力。分布式表征允許組合編碼，提供了用有限的神經(jīng)“財(cái)產(chǎn)”來表征大量信息的能力。神經(jīng)元是可以組合到幾乎無限數(shù)量的系統(tǒng)狀態(tài)中的元素，從而成倍地增加了網(wǎng)絡(luò)的編碼能力。這樣的生成系統(tǒng)無處不在。例如，26個(gè)拉丁字母是英語中所有單詞的基礎(chǔ)。相比之下，《中華人民共和國字海詞典》收錄了8.5萬多個(gè)詞條，每一個(gè)詞條代表一個(gè)詞或一個(gè)概念。

這些優(yōu)勢激發(fā)了利用這些原理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些模型中的神經(jīng)元以高度分布的“多對(duì)多”方式編碼輸入對(duì)象的特征（例如圖像，文本等）。每個(gè)神經(jīng)元表示許多對(duì)象特征，并且對(duì)象特征的表征分布在許多神經(jīng)元上，從而提供了一種表征對(duì)象之間相似性和關(guān)聯(lián)性的豐富方式。深度網(wǎng)絡(luò)層中的神經(jīng)元編碼復(fù)雜的功能組合，事實(shí)證明，相對(duì)于其他模型而言，這對(duì)于提高深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測準(zhǔn)確性至關(guān)重要。這樣的模型也可以用于解碼和創(chuàng)建前所未有的對(duì)象。

在人類神經(jīng)影像學(xué)中，跨多個(gè)腦體素的活動(dòng)如何共同編碼行為結(jié)果的多變量建模是細(xì)胞神經(jīng)科學(xué)中群體編碼概念的延伸。由于人類神經(jīng)成像提供了一種比單個(gè)神經(jīng)元更符合局部視野電位和在體鈣成像的神經(jīng)活動(dòng)的間接測量方法，因此任何單個(gè)體素中的活動(dòng)都不被視為任何特定計(jì)算或過程的指示，而是作為分布式表征的一部分在認(rèn)知過程中進(jìn)行動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換，完成不同的功能任務(wù)。多變量方法并不像傳統(tǒng)的單變量方法那樣試圖定位獨(dú)立的功能模塊，而是描述了活動(dòng)的分布模式與心理事件和行為類別之間的關(guān)系。

多變量腦模型簡史多體素模式分析進(jìn)展

多變量腦模型是一個(gè)多樣的模型家族，涵蓋多個(gè)目標(biāo)和分析方法。它的一個(gè)主要目標(biāo)是準(zhǔn)確預(yù)測結(jié)果（即，最大限度地解釋由模型解釋的方差），這對(duì)于將來的預(yù)測（預(yù)后）是有用的。但也有其他互補(bǔ)的目標(biāo)。模型可以設(shè)計(jì)為：

（1）概括到新的人群、精神狀態(tài)或行為，或測試環(huán)境；

（2）區(qū)分一類心理事件或行為；

（3）在其他神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)的背景下或多或少容易得到解釋，并針對(duì)其他發(fā)現(xiàn)進(jìn)行驗(yàn)證。準(zhǔn)確的、可概括的和可解釋的模型提供的不僅僅是預(yù)測。它們?yōu)樾睦硎录纳窠?jīng)基礎(chǔ)提供解釋。模型對(duì)大腦中心理事件的表現(xiàn)方式也有不同的假設(shè)，不同的目標(biāo)和假設(shè)表明了不同的研究設(shè)計(jì)和分析方法。

在過去的二十年里，隨著對(duì)大腦如何表示心理事件的假設(shè)發(fā)生了變化，一些原本被認(rèn)為無法實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)現(xiàn)在看來是可能的，所采用的模型類型的變化已經(jīng)顯著增加。圖2A顯示了一些最重要的發(fā)展的時(shí)間表，以及關(guān)于模型目標(biāo)和結(jié)構(gòu)的相應(yīng)選擇。我們將這些進(jìn)展分為多個(gè)階段，每個(gè)階段都向神經(jīng)科學(xué)家的工具箱中添加一組技術(shù)。

圖2多變量腦模型的優(yōu)勢：圖a顯示從往上顯示了腦影像分析由個(gè)人逐步向更加具有普適性的模型發(fā)展的進(jìn)程，由左往右顯示了隨著時(shí)間的推移，這個(gè)神經(jīng)影像領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程；圖b顯示了包含在腦活動(dòng)里多變量大腦模型的決策類型。

個(gè)人內(nèi)部的局部信息編碼。

早期的研究基于這樣的假設(shè)：信息主要在局部大腦區(qū)域編碼，在功能神經(jīng)元列的活動(dòng)中聚集，并具有良好的空間尺度，并且其精確的地形圖因人而異。因此，建模工作著重于預(yù)測空間局部區(qū)域內(nèi)個(gè)體內(nèi)的心理狀態(tài)。其目的并不是開發(fā)一個(gè)有用的感知或行為的整體模型，而是（如在傳統(tǒng)的大腦映射中一樣）理解局部的大腦表示。

利用這種方法，幾篇開創(chuàng)性的論文表明，早期視覺皮層的大腦活動(dòng)可以用來預(yù)測一個(gè)人所看到的線條光柵的方向；其他的研究表明，用這種方法識(shí)別的活動(dòng)模式可以用作工作記憶的探針。例如，在沒有視覺刺激的情況下，識(shí)別感知線條光柵方向的模型可以用來推斷工作記憶的內(nèi)容。這些研究和其他領(lǐng)域的開創(chuàng)性工作有助于在感興趣的局部區(qū)域內(nèi)建立預(yù)測分析，以此了解心理事件的局部表征。一個(gè)名叫searchlight mapping的拓展方法，涉及在大腦中的局部球形“searchlights”中進(jìn)行多變量預(yù)測，以構(gòu)建關(guān)于心理/行為結(jié)果的信息編碼位置的大腦地圖，這已成為繪制局部大腦信息內(nèi)容的流行技術(shù)。如果您對(duì)searchlight及機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法感興趣，可點(diǎn)擊下文思影科技課程：

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盡管這些研究表明了一種開創(chuàng)性的新方法，但它們在某些重要方面受到限制。首先，研究表明局部fMRI模型預(yù)測高于偶然性的結(jié)果本身并不允許使用該模型作為“標(biāo)記”，或大腦表征的代表。使用大腦模型來推斷心理事件的存在或強(qiáng)度需要假設(shè)（或理想地證明）：

（1）假定的大腦標(biāo)記與心理事件有因果關(guān)系，而不是混淆的過程；

（2）大腦標(biāo)志物能夠很好地捕捉心理事件的大腦表征，并以高靈敏度檢測它；

（3）大腦標(biāo)志物專門針對(duì)感興趣的心理事件。腦標(biāo)志物對(duì)心理事件有很高的陽性預(yù)測價(jià)值，腦標(biāo)志物的激活意味著心理事件是在且僅在滿足后兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的情況下發(fā)生的。這些標(biāo)準(zhǔn)在單被試、局部解碼模型中尤其難以滿足。另一個(gè)限制是，由于單對(duì)象解碼為每個(gè)被試標(biāo)識(shí)了不同的模型（例如，基于觀察到的fMRI激活的不同的參數(shù)估計(jì)模式），因此在捕獲偽影和與過程無關(guān)的混淆過程中具有很大的靈活性。潛在的混淆（例如，學(xué)習(xí)、習(xí)慣化和疲勞等時(shí)變影響）通常不在局部解碼研究中建模，避免系統(tǒng)性偏見需要專門的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（例如，在人內(nèi)平衡和混淆分層），這在許多情況下可能是不實(shí)際的。在新的研究中，個(gè)體化的模型也不能被用于精確性、概括性或易混淆性的測試，除非將相同的個(gè)體帶回重新測試。也就是說，有可能復(fù)制行為前活動(dòng)可以預(yù)測未來選擇的結(jié)論，但無法測試用于每個(gè)人的精確模型是否表示預(yù)期的行為，或者表示與意愿的行為無關(guān)的另一個(gè)相關(guān)過程。

最后，局部預(yù)測很大程度上依賴于信息主要包含在精細(xì)的局部模式中的假設(shè)。如果不是這樣的話，那么如果僅局限于大腦的局部區(qū)域，預(yù)測模型的表現(xiàn)將會(huì)很差。而且解碼精度越低，越有可能是大腦測量的噪音太大而不能代表測量，目標(biāo)大腦區(qū)域可能在表征心理過程中只起到很小的作用，或者大腦和心理/行為結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)是人為的。不幸的是，在許多已發(fā)表的文獻(xiàn)中，很難知道局部searchlight模型有多精確，因?yàn)槿绻麖亩鄠€(gè)測試區(qū)域中選擇重要區(qū)域，則searchlight mapping中的事后效應(yīng)大小會(huì)有樂觀偏差。

因此，開發(fā)大腦測量指標(biāo)作為感知、工作記憶、疼痛等心理結(jié)構(gòu)的指標(biāo)是一個(gè)重要目標(biāo)，但它需要難以在單個(gè)研究中建立的推論，更不用說單個(gè)被試了。正如本文下面所描述的，該領(lǐng)域的一些發(fā)展解決了這些限制的不同方面。

· 從局部解碼到全腦解碼。

其他的研究不是集中在單個(gè)區(qū)域，而是從假設(shè)信息是在分布式大腦系統(tǒng)中編碼開始的，描述復(fù)雜行為可能需要模型來捕捉這些系統(tǒng)中的活動(dòng)模式。這一假設(shè)導(dǎo)致了基于橫跨大腦的多個(gè)體素（目前高達(dá)數(shù)十萬）的活動(dòng)和/或連接的聯(lián)合模式進(jìn)行預(yù)測的模型。

這種方法發(fā)展較慢，部分原因是當(dāng)模型參數(shù)（如體素）比觀測值多時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)過擬合，產(chǎn)生的模型不能很好地泛化（有關(guān)神經(jīng)成像背景下的更多解釋，見Pereira等人，2009）。然而，正則化或減少具有大量特征的預(yù)測模型的復(fù)雜性的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有助于克服這一挑戰(zhàn)并使全腦模型可行。研究發(fā)現(xiàn)，使用全腦模式來解碼記憶和語義信息的內(nèi)容，并區(qū)分認(rèn)知任務(wù)類型。最近的研究表明，包含獎(jiǎng)懲、工作記憶、語義、疼痛、持續(xù)注意力和其他功能信息的信號(hào)并不局限于單個(gè)大腦區(qū)域或系統(tǒng)，而是廣泛分布于各個(gè)大腦區(qū)域。一個(gè)新的方向是直接比較在不同空間尺度下運(yùn)行的模型，從而可以推斷出心理/行為信息編碼的位置和范圍。早期的模型比較研究表明，關(guān)于至少某些類別的心理事件的信息確實(shí)分布在不同的區(qū)域和系統(tǒng)中。擴(kuò)大模型的空間尺度本身并不能解決單被試模型固有的局限性，包括:

（1）易受混淆因素影響（尤其是對(duì)目標(biāo)精神狀態(tài)不明確的彌漫性神經(jīng)調(diào)節(jié)作用）;

（2）模型參數(shù)的可解釋性差（即，體素內(nèi)和體素間的模式）;

（3）無法在被試、情境和心理事件類型之間測試已訓(xùn)練模型的可概括性和特異性。

此外，盡管有正則化和相關(guān)的建模技術(shù)，這些參數(shù)的估計(jì)通常比標(biāo)準(zhǔn)的單變量映射噪聲更大，其解釋也更復(fù)雜。例如，模型中重要的大腦簽名可以捕捉和控制數(shù)據(jù)中的噪聲源，而不是與心理事件直接相關(guān)。

當(dāng)使用非線性映射（如常用的徑向基函數(shù)支持向量機(jī)和深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的映射）從大腦活動(dòng)預(yù)測心理狀態(tài)時(shí)，模型參數(shù)的可解釋性特別復(fù)雜。這些方法在參數(shù)（通常是大腦簽名）和復(fù)雜的非單調(diào)的結(jié)果之間建立映射。這個(gè)問題的一個(gè)典型例子是從視網(wǎng)膜活動(dòng)中解碼物體身份。一個(gè)復(fù)雜的非線性模型可以利用視網(wǎng)膜活動(dòng)來預(yù)測被觀察對(duì)象的語義類別，即使視網(wǎng)膜中的單個(gè)神經(jīng)元沒有基于語義的響應(yīng)。類別的表示是在模型中編碼的，而不是直接在視網(wǎng)膜細(xì)胞的活動(dòng)中。在這種情況下，線性模型將無法預(yù)測語義類別這一優(yōu)勢，因?yàn)樗灰蕾囉谝跃€性方式編碼在系統(tǒng)中的信息。盡管非線性模型面臨這一挑戰(zhàn)，但利用深度網(wǎng)絡(luò)對(duì)腹側(cè)視路進(jìn)行模型處理的開創(chuàng)性研究顯示，它與生物學(xué)數(shù)據(jù)有著驚人的一致性。更通俗來說，與解釋性相關(guān)的問題可以通過評(píng)估它們與單變量編碼權(quán)重的關(guān)系和評(píng)估模型權(quán)重在個(gè)體間的再現(xiàn)性來部分解決。

· 從模擬個(gè)體到群體。

考慮到上述局限性，研究人員越來越關(guān)注于識(shí)別在個(gè)體間普遍存在的模型。在一組受試者中預(yù)測結(jié)果的模型被限制為在個(gè)體之間具有相同的模型參數(shù)和估計(jì)，從而減少了特殊的工件并增加了可解釋性。此外，模型性能可以在樣本之外的個(gè)人身上進(jìn)行測試，從而得到個(gè)人級(jí)性能的估計(jì)值，就像在醫(yī)學(xué)中使用的診斷測試一樣。

這種方法假設(shè)大腦活動(dòng)模式中包含有用的信息，這些信息在個(gè)體的中尺度和系統(tǒng)級(jí)活動(dòng)中是一致的。盡管最初的假設(shè)與此相反，跨學(xué)科解碼在許多不同領(lǐng)域被證明是有效的，包括識(shí)別注意狀態(tài)、檢測感知對(duì)象的語義類別、診斷癡呆、抑郁、慢性疼痛和其他臨床結(jié)果。這些研究通過建立在被試之間推廣的總體人群模型，塑造了預(yù)測模型的格局。

一個(gè)潛在的缺點(diǎn)是，群體水平模型并不總是像個(gè)體模型那樣具有預(yù)測性。一個(gè)重要的限制是結(jié)構(gòu)和功能解剖學(xué)的被試間可變性，這降低了被試間的泛化能力。統(tǒng)計(jì)理論表明，人際（between-person）相對(duì)于人內(nèi)（within-person）預(yù)測的相對(duì)成本取決于人際差異（個(gè)體差異）與人際差異（個(gè)體測量誤差）之比。更大的個(gè)體差異和每人可收集大量數(shù)據(jù)的能力將優(yōu)勢轉(zhuǎn)移到了人內(nèi)模型上。然而，由于可以在一個(gè)人身上收集的數(shù)據(jù)量通常是有限的，例如在標(biāo)準(zhǔn)的簡短“定位”任務(wù)中，在某些情況下，人模型之間的性能幾乎與人模型內(nèi)部的性能相同，或者實(shí)際上更準(zhǔn)確。一些新的模型，包括高度對(duì)齊和其他方法，使被試之間的功能（而不是解剖學(xué)）區(qū)域?qū)R，可以顯著減少功能解剖學(xué)的被試間變異，提高群體水平模型的準(zhǔn)確性和特異性。

其他幾個(gè)重要的限制仍然存在，包括可解釋性的限制，潛在的混淆以及有關(guān)給定模型是否可以推廣到不同語境（context（可理解為背景，下同））的問題（即，在看似不同的環(huán)境中預(yù)測相關(guān)結(jié)果）。然而，這些限制可以通過考慮選擇訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)以及模型結(jié)構(gòu)來部分克服，如下所述。

· 跨語境的概括。

所有類型預(yù)測模型的一個(gè)主要挑戰(zhàn)是確保它們反映了特定的目標(biāo)心理過程（如疼痛、注意力等）。在某些情況下，該模型可以追蹤相關(guān)的表面變量，而在其他情況下，它可能只追蹤一個(gè)背景下的心理過程。例如當(dāng)個(gè)體觀看憤怒和恐懼面孔時(shí)，腦分類器是否基于“憤怒”和“恐懼”的廣義概念理解來預(yù)測，而不是個(gè)體觀看時(shí)候的面孔和眼動(dòng)模式的一些特殊層面？多變量建模的一個(gè)重要方向是明確地訓(xùn)練對(duì)實(shí)驗(yàn)環(huán)境變化具有魯棒性的模型，例如憤怒與中性圖片、聲音、記憶等。系統(tǒng)地概括實(shí)驗(yàn)環(huán)境使模型更可能反映目標(biāo)心理類別，而不是相關(guān)的感覺運(yùn)動(dòng)和認(rèn)知過程。

最近的幾項(xiàng)研究發(fā)展了一種模型，這種模型概括了一個(gè)心理過程中看似不同的范例。為情感類別（恐懼、憤怒等）建模的工作已經(jīng)訓(xùn)練了群體級(jí)別的模型，以概括音樂和電影片段、短片和心理意象以及各種引導(dǎo)情緒方法。其他的研究已經(jīng)預(yù)測了情緒和情感效價(jià)，其方法概括了視覺和味覺刺激；面部、聲音和身體暗示；以及對(duì)語境的直接感知和因果推斷。

與其他方法一樣，這也有局限性。不同的操作在誘發(fā)目標(biāo)心理狀態(tài)方面的有效性不一；例如，視頻剪輯通常比心理想象或自傳體回憶更能激發(fā)情緒，某些類型的經(jīng)驗(yàn)可能更難用某些類型的刺激進(jìn)行操作。這引入了類別和強(qiáng)度之間的混淆，這可以歸因于 （1）從強(qiáng)度上不同類別的近似匹配刺激和（2）在模型訓(xùn)練期間對(duì)強(qiáng)度的控制。同樣的原則也適用于其他潛在的混淆因素，雖然先前的工作在某些情況下已經(jīng)考慮到了它們，但是未來的建模工作應(yīng)該仔細(xì)考慮它們。此外，在一項(xiàng)研究中操縱多個(gè)變量往往是不可行的。將語境變化與群體級(jí)建模相結(jié)合，可以幫助整合多個(gè)研究中的數(shù)據(jù)，使組合數(shù)據(jù)集中的上下文異質(zhì)性更強(qiáng)。最后，假設(shè)一些心理結(jié)構(gòu)隨著語境的變化而變化。例如，“憤怒”和“恐懼”與不同的行為傾向有著內(nèi)在的聯(lián)系，可能無法將情緒與這些傾向分開。

大腦簽名（brain signature）：心-腦關(guān)聯(lián)的強(qiáng)力推斷

盡管多變量大腦模型輸入了很多變量，但一個(gè)共同的目標(biāo)是預(yù)測心理事件，從而了解其背后的大腦表征。這可以包括：

（1）檢測是否已經(jīng)進(jìn)行了心理過程；

（2）推斷參與的強(qiáng)度（strength）或強(qiáng)度（intensity）；

（3）推斷哪些心理類別在其大腦表示上相似或不同；

（4）推斷心理狀態(tài)如何變化。情境或治療方法會(huì)影響心理過程的參與及其大腦的表征等等。

我們認(rèn)為，一類特殊的模型腦信號(hào)在這方面特別有用。這類模型使用分布在大腦系統(tǒng)內(nèi)部和整個(gè)系統(tǒng)中的信息，在受試者對(duì)一個(gè)心理過程的參與強(qiáng)度的預(yù)測之間（理想情況下是跨環(huán)境的），使其與其他類型的心理事件區(qū)分開來。這些簽名是有效的大腦生物標(biāo)志物，或神經(jīng)標(biāo)志物。在我們的用法中，“簽名”和“生物標(biāo)志物”這兩個(gè)詞基本上是可以互換的。大腦簽名并不像手寫簽名對(duì)人來說是獨(dú)一無二的那樣，被認(rèn)為是特定心理過程所獨(dú)有的。它的敏感性、特異性、概括性和其他測量特性都是經(jīng)驗(yàn)性的。同樣，醫(yī)學(xué)中的生物標(biāo)志物可能或多或少是準(zhǔn)確的，或多或少是特定于某一特定疾病的，等等。具有理想特性的簽名應(yīng)該更廣泛地進(jìn)行和測試，而那些測量特性差的簽名應(yīng)該被丟棄或重新定義。通過擴(kuò)展，僅僅因?yàn)槟Ｐ烷_發(fā)針對(duì)的是一種類型的心理事件，我們不應(yīng)該假設(shè)目標(biāo)事件類是對(duì)簽名度量的最佳描述。例如，訓(xùn)練用來追蹤疼痛的“疼痛信號(hào)”可以衡量注意力的投入或負(fù)面影響。測試其他心理描述也是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)過程，我們稱之為“結(jié)構(gòu)識(shí)別”的核心。

此外，簽名可能不是對(duì)心理過程的完整描述。它可能是有用的指標(biāo)，而不需要捕捉相關(guān)的大腦過程，就像疾病生物標(biāo)記不需要捕捉疾病生理學(xué)的所有方面一樣。因此，對(duì)于同一類心理事件，有足夠的空間進(jìn)行多重認(rèn)證。

在構(gòu)建腦信號(hào)分布信息和群體水平模型時(shí)所涉及的特定建模選擇允許這些不同類型的經(jīng)驗(yàn)發(fā)展和驗(yàn)證在研究和實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行，顯著提高了（1）通過作出強(qiáng)有力的預(yù)測來偽造模型的能力，（2）開發(fā)模型理想的測量特性，（3）在研究中建立可重復(fù)性，（4）使用預(yù)先定義的模型作為干預(yù)的目標(biāo)，和（5）識(shí)別由腦信號(hào)測量的心理結(jié)構(gòu)，并開發(fā)新的心理本體論。

偽造模型（Falsifying Models）

把大腦簽名看作是一種測量方法，突出了它們的一個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)：它們提供了可以檢驗(yàn)和偽造的具體、定量的預(yù)測。這使得一個(gè)模型制定和嚴(yán)格測試的周期成為跨領(lǐng)域科學(xué)進(jìn)步的關(guān)鍵。在物理學(xué)中，它導(dǎo)致了強(qiáng)大的、理論驅(qū)動(dòng)的預(yù)測，這些預(yù)測僅僅在許多年后才經(jīng)過經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)，就像愛因斯坦基于廣義相對(duì)論的預(yù)測，即當(dāng)恒星到達(dá)地球時(shí)，它應(yīng)該圍繞太陽彎曲。多年后，埃丁頓對(duì)這一預(yù)測進(jìn)行了檢驗(yàn)，驗(yàn)證了該理論的預(yù)測效用。

例如，當(dāng)強(qiáng)烈認(rèn)為疼痛存在時(shí)，“疼痛簽名”應(yīng)該做出反應(yīng)，但不是其他的。如果它對(duì)疼痛沒有反應(yīng)，并且可以排除方法上的錯(cuò)誤，那么可以排除特征反映所有類型疼痛的假設(shè)，為新的改進(jìn)鋪平道路?；蛘撸@個(gè)特征可能只反映了某些類型的疼痛或來自某些來源的疼痛，從而導(dǎo)致新的假設(shè)，即大腦包括多個(gè)不同的過程，可以標(biāo)記為疼痛。如果簽名對(duì)明顯不痛苦的事件做出反應(yīng)，比如厭惡的圖像、苦澀的味道或呼吸困難，那么簽名可以被偽造為疼痛的唯一特征，并且對(duì)它所衡量的東西的理解可以被提煉。

聚焦于測量屬性

因?yàn)榇竽X映射和多變量searchlight方法的大部分焦點(diǎn)都集中在解釋局部大腦表征上，相對(duì)較少關(guān)注由信號(hào)檢測理論定義的腦信號(hào)的測量特性，例如它們的靈敏度、特異性、陽性行為的預(yù)測值和可概括性。大腦信號(hào)的第二個(gè)優(yōu)點(diǎn)是它們具有可定義的測量特性，使得模型可以在隨后的研究中進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)測試。

此外，多變量模式與基礎(chǔ)神經(jīng)表示之間的更緊密匹配自然會(huì)帶來更好的測量性能。這一點(diǎn)得到了超敏銳性研究的支持，超敏銳性的觀察表明多變量模型對(duì)以比神經(jīng)成像數(shù)據(jù)采集的分辨率更精細(xì)的空間分辨率編碼的信息敏感。多尺度敏感性的觀察也支持了這一點(diǎn)，其中區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間的分布信息比單個(gè)區(qū)域提供了更好的預(yù)測。與局部多變量和單變量模型相比，在多項(xiàng)研究中進(jìn)行直接比較時(shí)，這些優(yōu)勢導(dǎo)致全腦多變量模型的效應(yīng)值更大（圖3）。由于與基礎(chǔ)神經(jīng)表示最匹配的模型可能最適合，因此模型比較（單變量與多變量，局部區(qū)域與分布式網(wǎng)絡(luò)）提供了一種使用神經(jīng)影像技術(shù)來探查基礎(chǔ)大腦表示的性質(zhì)的方法。

可重復(fù)性

在研究和實(shí)驗(yàn)室之間重現(xiàn)結(jié)果的能力是科學(xué)進(jìn)步的關(guān)鍵部分。無法復(fù)制的發(fā)現(xiàn)可能只是誤報(bào)，或者其影響可能與上下文有關(guān)，以至于累積的科學(xué)進(jìn)步和在實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)用性。關(guān)于科學(xué)發(fā)現(xiàn)的可重復(fù)性的問題已經(jīng)成為跨領(lǐng)域的主要問題。但是，在涉及大量測試的領(lǐng)域，例如在神經(jīng)成像和遺傳學(xué)領(lǐng)域，建立可再現(xiàn)的發(fā)現(xiàn)尤其成問題。當(dāng)大量上下文變量可能會(huì)改變過程的工作方式時(shí)（例如在轉(zhuǎn)化神經(jīng)科學(xué)和心理學(xué)的某些領(lǐng)域），這也是一個(gè)問題。基于神經(jīng)影像的大腦到大腦的映射位于這些危險(xiǎn)區(qū)域的交叉點(diǎn)。

圖3多種腦模型性能的比較，可以發(fā)現(xiàn)相對(duì)于其他單一的腦影像分析模型，多變量的全腦模型可以在更大的體素尺度以及精度上獲得更加優(yōu)秀的預(yù)測效果。

在嘈雜的體素水平測量和涉及的大量測試的結(jié)合下，體素層面映射的可重復(fù)性受到限制。所應(yīng)用的多重比較閾值越嚴(yán)格，具有相同真實(shí)基礎(chǔ)神經(jīng)活動(dòng)的研究產(chǎn)生相同結(jié)果的可能性就越小。實(shí)際上，較低的統(tǒng)計(jì)能力可以確保每個(gè)研究都能識(shí)別出真實(shí)的微小部分（通常是不同部分）的底層模式。相比之下，基于簽名的方法將大腦信息集成到針對(duì)新的獨(dú)立個(gè)體的單個(gè)優(yōu)化預(yù)測和測試預(yù)測中。這避免了進(jìn)行多次比較的需要，并在測試實(shí)驗(yàn)干預(yù)如何影響模式表達(dá)時(shí)提供了效應(yīng)大小的無偏估計(jì)。

在多個(gè)大腦區(qū)域上匯總信息可以產(chǎn)生效果更大的測量值。盡管局部效應(yīng)的大小是有限的（通常在Cohen’s d = 0.5左右為“中等”效應(yīng)），但在獨(dú)立研究中評(píng)估時(shí)，腦部信號(hào)通常顯示出較大的效應(yīng)大小。例如，一種稱為神經(jīng)痛標(biāo)志（Neurologic Pain Signature，NPS）的疼痛預(yù)測模型，對(duì)高或低疼痛的效果大小在d = 1.2至3.50之間。在最近一項(xiàng)對(duì)來自全球不同地點(diǎn)的20項(xiàng)研究中的603名被試的分析中，在95.4％的被試中，NPS對(duì)疼痛和休息的反應(yīng)更大，Hedges'g的影響大小為g = 2.30，95％CI [1.92，2.69 ]跨研究。圖片誘導(dǎo)的負(fù)性情緒簽名（Picture-Induced Negative Emotion Signature，PINES）將情緒性負(fù)數(shù)與中性圖像區(qū)分開，效果大小為d = 4.69。對(duì)于觀察到的高疼痛和低疼痛，替代疼痛標(biāo)志產(chǎn)生的效應(yīng)大小在d =1.63至1.75之間。

這些簽名已在多項(xiàng)研究中進(jìn)行了評(píng)估，這些研究以不同的方式測試了它們的特性。NPS對(duì)疼痛的反應(yīng)能力已在14個(gè)獨(dú)立發(fā)表的研究隊(duì)列和一項(xiàng)大規(guī)模分析中得到了證實(shí)，這些研究已開始表征其NPS(神經(jīng)痛標(biāo)志)的敏感性、特異性以及對(duì)藥物和心理干預(yù)的反應(yīng)。它對(duì)某些干預(yù)措施有反應(yīng)，包括阿片類瑞芬太尼、5-羥色胺再攝取抑制劑西酞普蘭，以及一些可能影響疼痛預(yù)期的調(diào)節(jié)范式。但是，它對(duì)他人（包括認(rèn)知重新評(píng)估，感知的控制，獎(jiǎng)勵(lì)和安慰劑）不敏感，表明它跟蹤某些有助于疼痛自我報(bào)告的神經(jīng)生理過程，而對(duì)其他過程則不敏感。PINES（圖片誘導(dǎo)的負(fù)性情緒簽名）反應(yīng)已與NPS雙重分離，表明它可以測量一組獨(dú)特的大腦過程，并已被用作情緒調(diào)節(jié)的結(jié)果。在后者的研究中，以“強(qiáng)硬”個(gè)體為視角可以減少PINES對(duì)負(fù)性圖像的反應(yīng)。NPS對(duì)軀體性疼痛的反應(yīng)和VPS對(duì)替代性疼痛的雙重解離已在另外兩項(xiàng)獨(dú)立研究中重復(fù)進(jìn)行。

干預(yù)的新目標(biāo)（和措施）

考慮到與基礎(chǔ)過程的更好匹配和改進(jìn)的測量特性，多變量腦模型是直接或間接影響神經(jīng)活動(dòng)（例如分別為神經(jīng)刺激或神經(jīng)反饋）的因果干預(yù)措施的有希望的目標(biāo)。群體級(jí)別大腦的“簽名”在評(píng)估這些屬性時(shí)特別有用，因?yàn)樗鼈兛梢赃M(jìn)行交叉研究測試和促進(jìn)科學(xué)發(fā)展。事實(shí)證明，針對(duì)多變量大腦模型的大腦刺激是有效的，特別是在塑造記憶力方面。這些技術(shù)通常旨在改變單個(gè)大腦區(qū)域的活動(dòng)，但是它們的作用可能更廣泛，并且會(huì)改變分布在多個(gè)大腦系統(tǒng)中的表征。在這種情況下，通過測量神經(jīng)刺激改變的目標(biāo)過程，并確定對(duì)行為或臨床結(jié)果有影響的大腦介質(zhì)，多元標(biāo)記物可以作為結(jié)果的量度。

構(gòu)建驗(yàn)證：使用生物學(xué)基礎(chǔ)的模型了解心理事件

將大腦映射到頭腦的工作的核心是定義應(yīng)映射到大腦過程的精神事件的類別。痛苦的熱、冷和化學(xué)刺激都涉及不同的外周受體和神經(jīng)元群體。他們的經(jīng)歷會(huì)喚起大腦中類似表示的單一類型“疼痛”的所有示例嗎？還是“疼痛”類別更像“家具”類別，這是人類思維和語言的便利？相反，我們使用“疼痛”一詞來形容與人身傷害和浪漫拒絕有關(guān)的感覺。他們的大腦表示是否不同，還是應(yīng)該將“疼痛”類別擴(kuò)展到非軀體事件？這些問題和其他問題的答案決定了我們?nèi)绾胃拍罨季S和大腦的組織，并且通常也具有實(shí)際意義。造成他人身體疼痛是起訴的依據(jù)；根據(jù)法律，造成情感上的痛苦是否應(yīng)被視為同樣有害？

最終，所有心理類別都是心理“構(gòu)造”，即概念類別被組織為心理事件分類法。傳統(tǒng)上，心理構(gòu)造是基于現(xiàn)象學(xué)和語言用法而非生物學(xué)系統(tǒng)的相似性來定義的“民間類別”。同樣，歷史上，疾病類別基于可觀察到的癥狀（胃痛，發(fā)抖等），而不是生物學(xué)原因（細(xì)菌，病毒等）。根據(jù)疾病的根本生物學(xué)病理學(xué)對(duì)疾病進(jìn)行重新分類是將現(xiàn)代同種療法藥物與先前的疾病診斷和治療系統(tǒng)區(qū)分開來的重要概念轉(zhuǎn)變。研究領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)（RDoC）框架等最新舉措試圖在我們對(duì)精神疾病的思考方式上實(shí)現(xiàn)類似的轉(zhuǎn)變。

無論結(jié)果是疾病類別還是其他精神構(gòu)造，比較大腦模型及其敏感性和特異性模式都可以用來驗(yàn)證現(xiàn)有的精神構(gòu)造，甚至可以推斷出新的精神構(gòu)造，從而利用大腦來重新定義我們對(duì)思想的看法。目前，旨在開發(fā)多元大腦模型的研究隱含地嘗試驗(yàn)證結(jié)構(gòu)，但沒有系統(tǒng)地利用結(jié)構(gòu)驗(yàn)證理論。通過正式構(gòu)造開發(fā)方法向顯式評(píng)估大腦模型的范式轉(zhuǎn)變可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)大腦和思維的更好理解。

構(gòu)建驗(yàn)證

結(jié)構(gòu)驗(yàn)證原則性的方法來定義和驗(yàn)證結(jié)構(gòu)可以在測量理論中找到，但他們使用的策略很少被應(yīng)用到神經(jīng)科學(xué)中。一個(gè)中心原則是承認(rèn)構(gòu)造是不可直接觀察的；相反，它們是從多個(gè)度量（稱為指標(biāo)）的性能中推斷出來的。例如，心理測量學(xué)研究假設(shè)“一般智力”或“數(shù)學(xué)能力”等結(jié)構(gòu)不能直接觀察，但數(shù)學(xué)和閱讀測試可以用作反映潛在潛在能力的指標(biāo)。如果具有不同材料和呈現(xiàn)格式的不同類型的數(shù)學(xué)測試相互關(guān)聯(lián)（收斂有效性），可以推斷它們都測量（加載）同一結(jié)構(gòu)，并且可以開發(fā)比任何單一指標(biāo)更好地跟蹤潛在結(jié)構(gòu)的復(fù)合測量。如果數(shù)學(xué)測試與另一組連貫的測試（判別效度）相對(duì)不相關(guān)，比如說，語言表現(xiàn)，那么可以推斷，這些測試衡量的是“數(shù)學(xué)能力”，而不是“一般智力”，即遵循指令的意愿等。這種方法使用指標(biāo)之間的相似結(jié)構(gòu)來推斷其他不可觀察結(jié)構(gòu)的性質(zhì)。結(jié)構(gòu)驗(yàn)證理論提供了評(píng)估多變量腦模型的原則性方法，并為使用腦模型推斷哪些結(jié)構(gòu)具有連貫的神經(jīng)生理學(xué)機(jī)制提供了途徑。大腦模型提供了潛在結(jié)構(gòu)的假定測量（即潛在指標(biāo)）。正如單個(gè)測試項(xiàng)目可以合并在一起以測量一個(gè)結(jié)構(gòu)（例如，臨床清單的子尺度），跨體素和系統(tǒng)的大腦活動(dòng)可以合并以創(chuàng)建與潛在結(jié)構(gòu)相關(guān)的測量。

例如，如果同一個(gè)大腦測量被多種不同類型的疼痛激活，而不是被其他情緒或認(rèn)知過程的操縱激活，那么作為“疼痛”結(jié)構(gòu)的測量，它既顯示了收斂有效性，也顯示了判別有效性。類似地，如果一個(gè)大腦測量值與需要運(yùn)動(dòng)反應(yīng)抑制的多個(gè)任務(wù)的表現(xiàn)相關(guān)，那么作為“抑制”結(jié)構(gòu)的測量值，它顯示出一些收斂的有效性，但是，結(jié)構(gòu)的邊界條件是什么還不清楚。大腦模式可以狹義地與運(yùn)動(dòng)抑制相關(guān)；與包含動(dòng)作、思想、感知和記憶的更廣泛的“抑制”結(jié)構(gòu)相關(guān)；也可以非常廣泛地與“認(rèn)知控制”相關(guān)。該模式對(duì)聚合和鑒別證據(jù)操作模式敏感且具體相反，分別識(shí)別結(jié)構(gòu)。在抑制的例子中，這樣的分析表明新的任務(wù)是有信息的；例如，記憶抑制和其他與運(yùn)動(dòng)抑制沒有明顯關(guān)系的認(rèn)知控制任務(wù)。認(rèn)識(shí)到結(jié)構(gòu)是推斷出來的，這就清楚地表明，我們需要明確的策略來推斷大腦模型實(shí)際測量的是什么，反過來，通過在大腦層面識(shí)別具有收斂和判別有效性的結(jié)構(gòu)來重新確定心理分類。

從這個(gè)角度來看，最近對(duì)跨語境和刺激模式的概括性的研究開始建立情感價(jià)效和其他結(jié)構(gòu)的聚合效度。一些研究包括多語境和多假設(shè)結(jié)構(gòu)的操作，在同一研究中建立收斂和判別效度。對(duì)研究中的個(gè)體級(jí)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行“大規(guī)模分析”可以擴(kuò)展這一過程，允許系統(tǒng)地對(duì)多個(gè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行采樣，每個(gè)結(jié)構(gòu)都有多個(gè)不同的操作，這在個(gè)別研究中是困難的。例如，Kragel等人分析了來自疼痛，負(fù)面情緒和認(rèn)知控制的被試水平的對(duì)比圖像。選擇了18個(gè)研究（有270名被試），以包括三種不同的方法來使每種推定的構(gòu)建體參與（例如，有害的熱、機(jī)械和內(nèi)臟刺激，用于構(gòu)建“疼痛”），每種方法都有兩項(xiàng)代表性研究。對(duì)各種構(gòu)造，方法和研究的相似性結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模，為前扣帶回皮層中“疼痛”和腹側(cè)前額葉皮層中“負(fù)性情緒”的常見表示提供了收斂的有效性。這項(xiàng)研究還提供了證據(jù)，即“認(rèn)知控制”可能無法清晰地映射到一種潛在的大腦表征上，而應(yīng)該細(xì)分為更精細(xì)的亞型。

驗(yàn)證結(jié)構(gòu)的另一種方法是外部有效性，這涉及到使用大腦模型來預(yù)測現(xiàn)實(shí)世界的結(jié)果。例如，在觀看項(xiàng)目時(shí)腹側(cè)紋狀體的腦反應(yīng)預(yù)測隨后的購買決定，腹內(nèi)側(cè)前額葉反應(yīng)預(yù)測長期行為，例如嘗試戒煙，杏仁核活動(dòng)預(yù)示著未來的焦慮。更復(fù)雜的多變量模式預(yù)測慢性疼痛的進(jìn)展，以及前額葉腦刺激是否是治療抑郁癥的有效方法。在另一系列的研究中，一項(xiàng)研究中開發(fā)的六種不同情緒類型的大腦信號(hào)被應(yīng)用于一項(xiàng)獨(dú)立研究中的靜息狀態(tài)數(shù)據(jù)，并顯示與情緒和個(gè)性特征的個(gè)體差異相關(guān)。具有較高抑郁癥狀自我報(bào)告的個(gè)體具有更大的“悲傷”特征的表達(dá)，而焦慮的個(gè)體表現(xiàn)出更大的“恐懼”特征的表達(dá)。

其他研究已經(jīng)通過干預(yù)驗(yàn)證了這些結(jié)構(gòu)。Rose等人使用searchlight映射識(shí)別功能磁共振成像模式活動(dòng)與工作記憶中某個(gè)項(xiàng)目相關(guān)的區(qū)域（即面部、文字或運(yùn)動(dòng)方向）。他們發(fā)現(xiàn)，隨著時(shí)間的推移，持續(xù)活動(dòng)性下降到基線水平，但這些區(qū)域的經(jīng)顱磁刺激優(yōu)先激活了記憶相關(guān)模式，增強(qiáng)了隨后的記憶。包括大腦刺激、神經(jīng)反饋和藥理學(xué)在內(nèi)的干預(yù)措施可以通過表明它們對(duì)行為的干預(yù)效果來幫助驗(yàn)證大腦測量。直接操縱大腦也能對(duì)所測大腦系統(tǒng)的因果效應(yīng)提供更有力的推論。

總體級(jí)別的模型可以通過對(duì)各個(gè)研究進(jìn)行測試，從而將這些各種類型的驗(yàn)證結(jié)合在一起。NPS已根據(jù)來自世界各地許多實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)進(jìn)行了測試，從而可以臨時(shí)（持續(xù)）識(shí)別其測量的結(jié)構(gòu)（圖4）。它跟蹤由有害的多種外周刺激引起的疼痛，包括熱、機(jī)械、電、辣椒素增強(qiáng)的熱、激光和內(nèi)臟刺激，證明了誘發(fā)疼痛的收斂有效性。它對(duì)非有害的溫暖刺激、威脅提示、社交排斥相關(guān)的刺激以及觀察到的疼痛或反感的圖像沒有反應(yīng)，從而證明了對(duì)某些相關(guān)的非軀體過程的判別有效性盡管它對(duì)其他形式的臨床疼痛的普遍性仍然未知，并且在顯示對(duì)被認(rèn)為可調(diào)節(jié)疼痛的干預(yù)措施（例如鴉片瑞芬太尼）的反應(yīng)中，但它在預(yù)測纖維肌痛患者超敏反應(yīng)方面具有外部有效性。

圖4 多體素尺度的模型預(yù)測能力測試：大腦范圍內(nèi)的多變量模型可以通過檢查模式表達(dá)(即模式表達(dá))來理解。不同的大腦網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。

挑戰(zhàn)和注意事項(xiàng)

除了模型參數(shù)解釋面臨的挑戰(zhàn)外，研究人員常常試圖超越數(shù)據(jù)，對(duì)模型的生物學(xué)意義作出廣泛的結(jié)論。例如，如果一個(gè)模型預(yù)測行為、區(qū)分情感類別等，它可能被認(rèn)為反映了大腦系統(tǒng)，這些系統(tǒng)是（1）預(yù)先連接的或生物決定的（即獨(dú)立于學(xué)習(xí)或經(jīng)驗(yàn)而發(fā)生的），（2）穩(wěn)定的或?qū)Νh(huán)境不變的（新樣本、個(gè)體、測試條件、身體代謝狀態(tài)等），（3）優(yōu)于其他解釋（該分類方案是“正確”或“最佳”分類）。這些結(jié)論都不是我們在這里討論的模型或例子的邏輯后遺癥。然而，有些是可測試的：新的樣本可以被評(píng)估，至少在跨個(gè)體概括的模型中是這樣，并且上下文可以系統(tǒng)地改變。一個(gè)大腦模型的先天性可以通過評(píng)估它在整個(gè)發(fā)展過程中，或在具有明顯不同文化和經(jīng)驗(yàn)的人群中間接推斷出來。這種變化是建筑發(fā)展的核心。

朝著生物驅(qū)動(dòng)的構(gòu)造發(fā)展

通過明確地識(shí)別知識(shí)缺口，研究項(xiàng)目可以更加有意識(shí)和有計(jì)劃地朝著識(shí)別大腦對(duì)精神狀態(tài)和過程的表征的目標(biāo)前進(jìn)。這個(gè)過程可能是一個(gè)反復(fù)的過程：開發(fā)預(yù)測和解釋心理結(jié)構(gòu)的大腦模型將需要頻繁地修改大腦模型和結(jié)構(gòu)定義。一個(gè)目標(biāo)是最大化簡單結(jié)構(gòu)：迭代地重新構(gòu)造心理構(gòu)造和腦測量，以盡可能接近它們之間的1:1對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)模型的修改將教會(huì)我們大腦如何在我們目前定義它們時(shí)對(duì)精神狀態(tài)進(jìn)行編碼，而對(duì)結(jié)構(gòu)的修改將幫助我們開發(fā)關(guān)于大腦如何工作的新的、神經(jīng)科學(xué)知識(shí)豐富的想法。

神經(jīng)影像學(xué)導(dǎo)致了心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)之間的緊張關(guān)系，因?yàn)檠芯咳藛T對(duì)研究大腦可以告訴我們關(guān)于大腦的信息采取了不同的立場。這種緊張的一種表現(xiàn)是一系列的文章，質(zhì)疑神經(jīng)影像學(xué)是否教會(huì)了我們大腦如何工作。雖然對(duì)這一挑戰(zhàn)有各種經(jīng)驗(yàn)性的答案，但進(jìn)展往往很難追蹤，因?yàn)樗皇且宰C明或反駁關(guān)于大腦的批判理論的形式出現(xiàn)，而是通過改變關(guān)于大腦如何工作的假設(shè)，這些假設(shè)通常是含蓄的、隱喻性的，并嵌入我們目前對(duì)數(shù)學(xué)、生物學(xué)和物理學(xué)的理解中。

例如，大腦的計(jì)算模型建立在傳統(tǒng)的五感概念的基礎(chǔ)上，這是一個(gè)基本的、隱含的概念，很少有認(rèn)知科學(xué)家提出質(zhì)疑。但是有多少感覺？神經(jīng)科學(xué)告訴我們，不僅僅有一種“觸摸”的感覺，而是多種類型的軀體感覺，它們是由不同的途徑和機(jī)制所介導(dǎo)的（例如，單獨(dú)的路徑存在于輕觸感、深層壓力、疼痛壓力、麻醉和其他軀體事件中）。對(duì)于許多目的，包括指定所涉及的計(jì)算過程和預(yù)測結(jié)果，這些不能集中在一起，像“觸摸”這樣的結(jié)構(gòu)阻礙了理解和臨床應(yīng)用的進(jìn)展。此外，一些神經(jīng)科學(xué)的發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了這樣一種假設(shè)：我們的五種外部感覺彼此獨(dú)立；例如，聽覺信息以初級(jí)視覺皮層的活動(dòng)模式編碼，反之亦然。

“認(rèn)知”、“情感”、“記憶”、“語言”等心理結(jié)構(gòu)也是如此，每個(gè)心理結(jié)構(gòu)內(nèi)部都存在著有意義的變異，各心理結(jié)構(gòu)之間也存在著有意義的相似性。生物學(xué)上的理解使我們能夠發(fā)現(xiàn)有意義的范疇，以及關(guān)于假定的范疇（如“工作記憶”）如何受先前認(rèn)為不相關(guān)的過程（如“炎癥”）影響的新想法。如果我們愿意利用神經(jīng)科學(xué)的洞察力做出新的推論，它可以教會(huì)我們很多關(guān)于大腦的知識(shí)。

結(jié)論：

一系列新的多變量預(yù)測模型正以一種新的、更加強(qiáng)大的方式將精神世界與大腦聯(lián)系起來。在主要的認(rèn)知，感知以及情緒等領(lǐng)域，這類研究模型對(duì)于心理行為和個(gè)體行為之間有較強(qiáng)的可重復(fù)性。并且該模型，有較強(qiáng)的適用性，并在某些情況下能對(duì)個(gè)人的研究提供更加精確的研究結(jié)果。而且這類的模型有著較強(qiáng)的泛化能力。這種多變量的腦影像分析模型，擺脫了以往獨(dú)立地看待人的活動(dòng)與大腦某個(gè)區(qū)域的聯(lián)系，以一種總體思維，全局的角度看待行為與大腦神經(jīng)活動(dòng)的關(guān)系。這樣的分析思路更貼近了思維的本質(zhì)，能夠更加精確的解釋人類思維活動(dòng)的本質(zhì)。

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