注意力是認知的核心，現在仍沒有一種單一的神經測試來衡量一個人在不同任務中的整體注意力情況。耶魯大學的研究團隊提出了一種對大腦注意力的測量方法，于近日發表在《Nature Human Behavior》上，題為：A brain-based general measure of attention。

研究人員將92名參與者作為研究對象，利用功能磁共振成像技術采集他們在執行3種不同注意力要求任務時的原始數據。研究人員進一步構建了一套全腦模型，用于預測個體多種注意力（如持續注意力、分裂注意力和跟蹤，以及工作記憶能力）的概況。對大腦皮下層和額葉等多區域分析顯著提高了預測的正確性，并且從不同任務類型中尋找到影響注意力的共性因素。此外，通過連接組（connectome）到連接組的轉換模型可以從其他的功能性磁共振成像中生成了個人的任務相關的連接體，進而大大提高了預測能力。最后，結合連接組轉換模型和共性注意力因素，研究人員建立了一個標準化的方法，并在4個獨立的數據集（總N = 495）的各種注意力測試中表現出卓越的通用性。

綜上表明，該測量方法在研究和臨床應用中具有廣泛的效用。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41562-022-01301-1

注：此研究成果摘自《Nature Human Behavior》雜志，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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