| 创造性的大脑网络连接特征与研究展望 |
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| 作者姓名： | 何李 李彧 庄恺祥 陈群林 孙江洲 杨文静 位东涛 邱江 |
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| 作者单位： | 西南大学心理学部,认知与人格教育部重点实验室,重庆400715;西南大学心理学部,认知与人格教育部重点实验室,重庆400715;西南大学心理学部,认知与人格教育部重点实验室,重庆400715;西南大学心理学部,认知与人格教育部重点实验室,重庆400715;西南大学心理学部,认知与人格教育部重点实验室,重庆400715;西南大学心理学部,认知与人格教育部重点实验室,重庆400715;西南大学心理学部,认知与人格教育部重点实验室,重庆400715;西南大学心理学部,认知与人格教育部重点实验室,重庆400715 |
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| 基金项目： | 长江学者奖励计划;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 创造性是人类智慧的重要体现,其复杂的认知加工依赖于多个脑区的相互作用而非受单一脑区的调控.人脑连接组学的发展为深入揭示创造性的脑网络基础提供了可能,创造性的脑机制研究也正逐渐从局部脑区拓展到脑网络连接层面.功能网络研究表明,默认网络、突显网络、额顶控制网络的协作模式在创造性思维各阶段发生着动态变化;这些网络在静息状态下的功能协作也与创造性有密切联系,高创造性个体的大脑自发性神经活动具有灵活易变的特点.结构网络的证据进一步确认了默认网络与额顶控制网络分别负责不同类型的创造性认知能力,如远距离概念的检索生成与组合评估.基于创造性思维的双加工模型,已有研究认为,默认网络主要通过自发性联想在记忆系统中检索和提取新颖信息,控制网络负责根据任务要求对当前观点进行评估和选择,突显网络可能根据联想内容的新颖性负责默认网络和控制网络之间的灵活转换.未来研究需要不断整合创造性领域的数据资源,确定创造性的主要成分及对应的测评工具,结合多模态脑影像揭示创造性的功能网络动态协作模式及结构网络的独特作用,并利用多组学多模态的大数据优势实现对个体创造性水平的精准预测评估,探索创造性培养的有效途径和大脑可塑性机制.
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| 关 键 词： | 创造性 发散思维 脑网络 功能连接 多模态 预测评估 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
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