时间分辩率为ms级，空间分辩率为cm级
听觉ERP成分
波形 命名 测量指标
-2.0 -100
0.0
2.0
4.0
ERP地形图
200
400
600
800
1000
偶极子定位
MEG的技术原理
• MEG检测的是头皮脑磁场信号，该脑磁场信号 是由神经细胞内电流的体积电流所产生，这种 脑磁场信号与颅骨形状的复杂性以及颅骨内脑 组织导电率的不均匀一致性无关，因此MEG具 有定位精度高，无损伤，无须测定基准等优点
脑成像技术可以直接“观察”大脑的活动。采用脑成
像技术研究脑的认知结构和功能，已成为脑科学与认 知科学发展的一大趋势
脑成像技术还有待完善。脑认知成像技术可以为我们
对认知过程的脑功能形成直观的图像，但还受到时间、 空间分辨率的限制
认知科学与神经科学的结合
生物定向的调查能够改变认知理论 神经成像技术可提供比行为测量更直接
认知神经科学研究方 法简述和手段
在研究层次上重视多层次的跨学科整合
☺ 在一般的概念层面上实现新的跨学科的整合 越来越认识到 各分支学科相互间进行对话和交流的必要性
☺ 利用不同学科的方法收集到的不同类型的数据，推进实验 层面上的整合 例如，对语言的研究需要将定性的语言学数 据与实验心理学和神经学的数据结合起来考虑；而解决意 识问题，不仅要求重视行为学和神经学数据，也要兼顾意 识经验的实验数据
• 空间定位精度可达2毫米范围以内，而且其时 间分辨率可达１毫秒
细胞内电流产生的MEG信号
SQUID传感器: -269℃ 磁场屏蔽室:两层 m 金属板和一层铝板
275个传感器在头盔内的分布
MEG地形图
MEG波形
Goals of Source Reconstruction
experiment & measurement
spatial distribution time course
ห้องสมุดไป่ตู้
spatio-temporal image of brain
activity
Head Model
Forward Calculation
Source Model -idealized -simplified
Sensors Model
Data (estimated)
☺ 实现由计算思想与模拟所带来的理论上的整合 用计算手段 研究复杂和多样化的认知过程是必要的，还需要通过模拟 让研究者们看到他们的理论思路的成就及其局限。这种跨 学科、多层次的整合是认知科学发展的另一趋势
在研究方法上注重采用无损伤性实验技术
以ERP、fMRI等为代表的脑成像技术的发明和发展，
已成为现代高科技的一个竞争热点，汇集了信息科学、 物理科学以及其它工程科学的众多高科技成果
Dipole models do very well in a great number of cases:
2. Preattentive processing e.g. MEG equivalent of mismatch negativity evoked by deviating words and voices
细胞内电流和细胞外的电流
ERP的技术原理
事件相关电位(Event-related potential, ERP)， 是与实际刺激或预期刺激(声、光、电)有固定 时间关系的脑反应所形成的一系列脑电波
利 用 ERP 的 固 定 时 间 关 系 ， 即 锁 时 (timelocked)关系，经过计算机的叠加处理，则可 以提取出ERP成分
的可解释信息 提出认知领域新的组织方式
——E. E. Smith
信息源
信息载体
信息提取与加工
信息获取
磁
事件相关电位
共
振 结 构 像
脑 磁 图
功
能
像
光
学
扩
成
散
像
张
量
成 像
磁 共
分 子 像
振 波 谱
偶极子定位
神经细胞的电磁活动
当兴奋脉冲沿着神经细胞的 轴索到达突触时，突触囊泡 将特殊的传递分子释放到约 50nm 宽的突触裂隙中，这 些分子迅速在裂隙中弥散， 其中一部分被突触后细胞表 面的受容体所截获，结果受 容体分子的形态改变并使膜 表面的离子通道开放。电荷 的流动（通常是 Na+，K+， Ca2+离子）使后一个细胞的 膜电位发生改变，这一电位 改变即为突触后电位。
source
-
Microscopic current flow (~5×10-5 nAm)
cortex
+ +
sink -
-
synapse
cell body
Equivalent Current Dipole (Primary current) (~50 nAm)
parameters: position : x, y, z direction : q, f magnitude : m
Dipole models do very well in a great number of cases: 1. Exogenous sensory components 2. Preattentive processing, e.g. MMN 3. Epileptic spikes ... and many more
Head Model
Source Model
Inverse Calculation
Data (measured)
Sensors Model
physical model
realistic head modeling
3D automatic segmentation
Equivalent current dipole model:
Size of Macroscopic Neural Activity
~30 mm2 = 5.5×5.5 mm2
Spatio-temporal dipole model
Inverse method determines: • positions • directions • time courses of the dipoles.
Dipole models do very well in a great number of cases:
1. Exogenous sensory components e.g. P30 evoked by electric stimulation of the right median nerve.