人的大脑是怎样处理信息的

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人的大脑是怎样处理信息的?

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视觉信息处理

把研究感觉信息处理过程作为揭示脑的奥秘的突破口,其中以视觉系统的研究最为突出。在视知觉的研究中已取得了一系列成果:

1、视网膜的光感受器水平:已克隆出视色素蛋白基因;光电换能过程的第二信使是cGMP(Ca2+),黑暗中,cGMP的作用使Na+通道蛋白活化,导致Na+通道开放,Na+持续内流(暗电流),光感受器细胞去极化;光照引起视色素分解,使视盘膜上的GTP结合蛋白分子活化,后者再激活PDE,迅速分解cGMP,引起Na+通道关闭,暗电流骤降,光感受器细胞膜超极化,这样光能就转化为神经电信号。

2、视网膜,复杂的信息处理(外周脑),研究相当清楚。视网膜这个两维的、多层次信息处理的最后结果,是经由视网膜神经节细胞以动作电位脉冲调频的方式,传递给脑的。

3、感受野(receptor field):视通路中任一神经元都在视网膜(或视野)上有一个代表区域。同心圆拮抗型感受野,包括给光—中心和撤光—中心两类,为心理学马赫带现象提供生理学基础,非同心圆的感受野的细胞对快速运动、运动方向以及某些图形特征产生反应。

4、初级视皮层(纹状皮层),在整个大脑皮层研究最透彻的一部分,面积最大的区域。功能柱:具有相同感受野位置和生理功能的细胞按垂直于皮层表面的柱状结构有序地排列起来。功能柱内细胞具有相同的最优方位、相同的眼优势、相同的最优空间频率。

基本的视觉信息:

1、亮度:可见光的波长范围为380~780nm,亮度是一种外界辐射的物理量在我们视觉中反映出来的心理物理量。亮度定义:光度学计量的一种人的心理物理量,它是在特定的标准条件下,定义一个量值表示辐射量和人平均的光感觉之间的对应关系。人的视知觉对强度和能量的量度,是平均人眼对光辐射量的主观量度。

2、形状:由物体在视觉空间上的亮度分布、颜色分布或运动状态不同而显示出来。对比度(contrast):定义一条亮暗边界的对比度为最大光亮度Lmax与最低亮度Lmin之差除以两者之和,Lmax-Lmin/(Lmax+Lmin)。实验常用的刺激图有光点、光环、光条、光栅、随机点图形,无不涉及图形与背景的对比度测定,因此对比度是一个关键的视觉刺激量。一条视觉上的亮暗边界还有一个重要的属性,即其在二维空间上的朝向——方位,方位选择性已成为公认的形状视觉中最为重要的视觉刺激参数。

3、运动(运动方向和速度):视觉系统对运动目标十分敏感,兔的视网膜中有大量的对运动目标极为敏感的给光-撤光类的W型细胞。

4、颜色:主观感觉,中枢机制尚不清。例如,用适当的红绿兰三种颜色同时刺激,颜色感觉完全消失,只有亮度感觉。在暗视时,只能区别亮度,单变量原理明视时,三种视锥细胞共同工作,不同波长的光刺激不同的感受系统的相对程度不同,产生颜色的感觉器水平,色觉的三变量性。

5、立体(或深度)视觉:同一物体在左右眼的视网膜象是有微小差别的,这种差别为视觉系统提供了立体视觉(stereopsis)的最基本的信息——视差(disparity )。立体视觉使我们的得到了一个对周围世界的生动而精确的相对的深度分辨。只有在双眼同时运作才有的感觉。

图16-2-1是眼球的结构,一束平行光线从眼球的最前方的角膜穿过,经过前房、晶状体、玻璃体,最后聚焦于视网膜上的一点。整个眼球的折光装置类似于一个凸透镜,其中晶状体是可以调节的,根据视物的远近进行调节,光线的强弱可以调节瞳孔的大小。如果视点落在视网膜前,则为近视,反之为远视。一般是通过眼镜来调节折光率,目前有一些治疗近视的技术是处理角膜,改变角膜的折光性。

图 16-2-1 眼球结构

人视网膜可分为以视轴为中心直径约5~6mm的中央区和周边区。中央区又可分为中央凹(fovea)、旁中央凹和远中央凹;周边区也分为近周边区、中周边区和远周边区。光线落在视网膜上后,被感光细胞接受,产生超极化响应,将光信号转化为电信号。然后通过图16-2-2的视觉传导通路传递到脑皮层的视区,形成视觉。视觉传导途径:感受器(视杆和视锥细胞)→第一级神经元(双极细胞)

→第二级神经元(节细胞)→视神经→视交叉(鼻侧半纤维交叉,颞侧不交叉)→视束→第三级神经元(外侧膝状体)→视辐射→内囊枕部→枕叶视区。视束中的纤维有部分经上丘臂进入上丘和顶盖前区→组成顶盖脊髓束→参与视、听觉反射。

视觉传导通路的不同部位损伤所引起的视野的变化:

a.一侧视神经损伤→患侧视野全盲

b.视交叉中央部(交叉纤维)损伤→双侧视野颞侧偏盲

c.视交叉外侧部损伤→患侧视野鼻侧偏盲

d.一侧视束视辐射或视觉中枢损伤→双眼视野对侧同向性偏盲(即患侧视野鼻侧半偏盲和健侧视野颞侧半偏盲)

图16-2-2 视觉通路

视网膜,又称为外周脑,从起源来说与大脑相同,是与外界有直接联系的部分。从组织上来讲,包括十层细胞,它们构成了一个复杂的细胞网络,具有初步的信息处理功能。图6-2-3是视网膜的简化图。感受器细胞(感光细胞,receptor cell, RC)将光量子能量转换成电信号,具体地说就是光刺激变成感受器细胞的膜电位超极化,(光致超极化效应),经化学突触将信号传到双极细胞,双极细胞进而又将信号处理后经化学突触传递到神经节细胞,神经节细胞是唯一的能将视网膜处理后的视觉信息编码为神经冲动传输到脑的细胞。介于感光细胞和双极细胞之

间有一水平细胞层,从光感受器接收信息,并反馈输出到光感受器,同时也输出到双极细胞,在这三种细胞间形成了复杂的突触联系网络层,作为外网状层。内网状层,双极细胞——无足细胞层——神经节细胞层。网间细胞接受无足细胞的输入,逆行投射到外网状层的水平细胞形成突触,偶尔也与双极细胞形成突触,在内网状层与外网状层之间形成了一条离心反馈通路。

图16-2-3 视网膜结构

感受器细胞包括外段(outer segment,OS)(形状有的呈杆状,有的呈锥状)和内段(inner segment, IS),中间为一个细的连接颈。外段充满了由膜围成扁囊状结构,在膜上镶嵌有数以百万计的视色素(visiual pigment, VP),由视蛋白和视黄醛构成,两者的差异在于视蛋白的不同。感受器细胞分类两类:视锥细胞和视杆细胞。

视锥细胞(core,C): 6.5百万/单眼,光敏感度低,强光刺激才能引起兴奋,但具有分辨颜色的能力。中央凹,仅视锥细胞,密度最高,约150000个/mm2。中央凹的结构特点均为特高的视锐度创造了条件,它是灵长类视网膜适应高视锐度的需要而分化的结果。视觉最敏感。鸽子只有视锥细胞。3种视锥细胞,包含不同的视紫蓝质分子,绿视锥细胞 450~675nm,红-蓝。530nm,绿光。蓝视锥细胞,455nm(蓝光);红视锥细胞,625nm(橙色光)。

视杆细胞(rod, R):1.25亿/单眼,视紫红质,对弱光敏感,一个光量子可引起一个细胞兴奋,5个光量子就可使人眼感觉到一个闪光,不能分辨颜色。猫头鹰只有视杆细胞。

光照,视紫红质中的顺式视黄醛变构成全反式视黄醛,视蛋白与之分离,视黄醛在酶作用下还原成Va,在暗处,在酶作用下由全反式生成顺式。构象变化激活了转导蛋白(T)一个光量子所激活的视紫红质分子能与约500个转蛋白的分子相互作用,使信号放大,转导蛋白转而激活磷酸二酯酶(PDE),PDE又使cGMP 降解为非活性的GMP,一个PDE分子每秒钟可使2000个cGMP分子分解,cGMP

含量的下降,造成了Na+不能再流入细胞内,于是此细胞电位变得更负,超极化的视杆细胞不再继续释放神经递质,递质释放量下降,无论刺激多强,只能给出分级的超极化电位,不产生动作电位(无冲动神经元),经过这一系列级联反应,一个光量子信号放大了约1亿倍。

双极细胞(bipolar cell, BC):只能给出分级电位,不产生动作电位。明显的呈现中心和周边同心圆拮抗方式。对感受野中心的光刺激呈去极化,给光——中心双极细胞;对中心光照呈超极化反应,超极化或撤光—中心双极细胞。色拮抗双极细胞

单拮抗细胞:感受野中心对红光最敏感,周边区对绿光最敏感。(心理学)时间色对比现象的神经基础,在注视红色一段时间后,突然观看一张白纸,会感到绿色出现的现象,反之亦然。双拮抗细胞,中心区和周边区刺激波长改变时,反应的极性也会翻转,同时色对比现象,当一灰色区域被一红色区域包围时,灰色区域呈现出绿色,反之亦然。

神经节细胞(ganglion cell, GC):同心圆拮抗式感受野(视系统中的单细胞活动,若受一定的时间和空间构型的光刺激,视网膜某区域而调制时,该区域就称为该细胞的感受野)同心圆拮抗形式,即感受野一般是由中心的兴奋区和周边抑制区所组成的同心圆结构,在功能上是相互拮抗的(图16-2-4)。给光区域:给光时,GC单细胞发放频率升高;撤光区域:撤光时,GC单细胞发放频率升高;on-off:给光、撤光均升高。1965年,Rodieck关于同心圆拮抗式感受野的数学模型高斯分布的性质,高斯差模型。(difference of two Gaussians)。神经节细胞的同心圆拮抗式感受野可以解释心理学中著名的马赫带(Mach band)现象,马赫是19世纪奥地利著名的物理学家:在观察一个亮度渐变的边缘时,发现主观感觉在亮的一端呈现一个特别亮的亮带,在暗的一端呈现一个特别暗的暗

带。图16-2-4 神经节细胞的感受野

感受器细胞的总数是视网膜节细胞的100倍,外膝体神经元则与神经节细胞数目几乎相等,视皮层17区第4层的细胞数几乎为外膝体细胞数的40倍。所以在17区的第4层,即视皮层的信息入口处存在很大的信息处理容量,从而为视皮层内第一级的精细信息加工创造了条件。

外膝状体核(LGN):丘脑感觉核中的一个,专司视觉信

息处理,规则的排列为六层弯曲的结

构,上部四层内细胞较小,称小细胞层(parvocellular layers, P-层),下部二层内细胞较大,称大细胞层(magnocellular layers, M-层)。

1、(猴)对单侧外膝状体核来说,其1,4,6层只接受对侧眼(鼻侧)的视网膜来的投射输入,而2,3,5层仅接受同侧眼(颞侧)的视网膜来的投射输入,单侧外膝状体只能得到双眼输入的对侧视野内的视觉信息。

2、来自视网膜相应点的神经节细胞轴突,投射到外膝状体核各层时是极有规律的,如将外膝状体各层接收投射的响应细胞部位连接起来,就会得到大体上与各层边界垂直的线,称作投射线;

3、视网膜中央区细胞在外膝状体占有的投射区面积要比视网膜边缘区细胞的投射区大得多,因为在视网膜中央区,各类视网膜细胞密度最高。

视皮层,现知与视觉有关的大脑皮层多达35个(猴),自皮层表面到白质分成6层(图16-3-9),外膝状体核处理后的视觉信息首先传到皮层17区,(I区或纹状体区)。外膝状体细胞轴突末梢终止于第4层内,然而再与2,3层细胞,第5,6层细胞建立突触联系。 V1:纹状皮层(17区), V2 第2视区, MST,

内侧上颞区, MT,中央颞区。细胞类型有星形细胞(stellate cell)和锥体细胞(pyramidal cell)。

图16-3-9 视皮层

大脑皮层17区即视觉初级皮层或视1区,是大脑皮层中被研究得最透彻的区域。当Hubel和Wiesel首次研究视皮层细胞对光刺激的反映时,意外地发现这些细胞都有共同的特点,即对大面积弥散光刺激没有反应,而对有一定方位或朝向的亮暗对比边或光棒、暗棒有强烈反应,若该刺激物的方位偏离该细胞"偏爱"的最优方位,细胞反应便停止或骤减。因此,强烈的方位选择性是绝大多数视皮层细胞的共性。

具体地说视皮层17区和18区的细胞可分为简单细胞(simple cells)和复杂细胞(complex cells)两大类。简单细胞主要分布在视皮层17区的第4层内,感受野较小,呈狭长形,用小光点可以测定,对大面积的弥散光无反应,而对处于拮抗区边缘一定方位和一定宽度的条形刺激有强烈的反应,因此比较适合于检测具有明暗对比的直边,对边缘的位置和方位有严格的选择性,对每一个简单细胞,都有一个最有方位,在此方位上细胞反应最强烈。

图16-3-10 简单细胞的方位

选择性图16-3-11 复杂细胞

复杂细胞同样处在要求刺激具有特定的方位,但对其在感受野中的位置无严格要求。多分布在皮层17区(占大部分细胞)和18区,在19区很少看到。形态学上可能是第3和第5层中的锥体细胞。超复杂细胞对条形刺激的反应类似复杂细胞,不同之处是超复杂细胞感受野的一端或两端有很强的抑制区,因此要求条形刺激有一定长度,过长时就产生抑制,反应减少或消失。

图16-3-12 功能柱发现实验

Hubel和Wiesel用单细胞的微电极纪录结合某些特殊的组织学技术,发现许多具有相同视觉功能特性的皮层细胞,在视皮层上按一定的规则(空间上的结构)排列起来,这种按功能排列的皮层结构——称为皮层的功能构筑(functional architecture )。他们从1962年开始研究,1981年获得诺贝尔医学和生理学奖。

垂直和倾斜穿刺连续纪录得到的细胞最优方位分布,短线的长度代表该细胞反应的强弱,短线的朝向代表每一纪录到细胞的最优方位。当用微电极以垂直于视皮层表面的方向插入时,由浅入深地依次纪录到的各类细胞的感受野再视网膜上的位置差不多都是重叠的,而且都有几乎相同的最优方位。如果以微电极倾斜方向穿刺视皮层,所纪录到的各个细胞不仅感受野位置连续的发生漂移,而且他们的最优方位就大致上以10度/50um的变化绿,按顺时针或逆时针的方向发生连续变化,有时在旋转90~270度以后,旋转方向发生逆转。因此,Hubel和Wiesel 设想具有相同最优方位的视皮层细胞,是柱状垂直于皮层表面排列的,而且是连成薄片状的薄层所组成,故如要包括180全方位的这些薄板的总宽度应是0.9mm 左右,这样一套薄板结构称为方位柱(orientation column)。眼优势柱:大多数双眼细胞接受双眼输入时,总是有一侧眼占优势的,眼优势决定于交叉和未交叉视通道激活4C层细胞的比例,可以根据分别刺激同侧或对侧眼的感受野所产生反应的大小来决定。眼优势柱与方位柱是相对独立的功能结构系统,他们既不

平行又不成直角,而是随即交叉的。空间频率柱,远不如方位柱和眼优势柱那样界限分明。

图16-3-13 功能柱

纹状皮层(striate cortex),70年代初期提出了视觉皮层功能专门化的概念,认为颜色、形状、运动及可见世界的其他属性都是分别处理的。PET研究,发现视力正常的人看一副蒙德里安水彩风景画(一种毫无可识别物的抽象景色)时,区域性大脑血流增加最大是发生在V4,如果看动着的黑白方块时,最大的血流量是发生在一个与V4完全分隔开的更靠近侧面的区域中V5。这为人类视觉皮层的功能专门化特征提供了直接证据,同时表明在这两种刺激条件下,V1区(或许还有相邻的V2)也呈现过区域性大脑血流显著增加的现象。V1区通常是富含细胞层的,染色后所具有的特征是一些细胞柱从皮层表面延伸到底下叫做白质的神经组织,如果从平行与皮层表面的切面中去看,这些细胞柱就像是重度染色的色斑或蓬松的团块,彼此间被一些轻度染色的色斑间区隔开。发现波长选择型细胞是集中在V1的色斑里,而形状选择型细胞则是集中在色斑间区里。

在V2区,构筑物的形状是一些粗细条纹,彼此间被一些轻度染色的中间条纹分开,对波长选择型细胞是集中在细条纹中,对方向性运动有选择性的细胞则是存在于粗条纹中,对形状敏感的细胞则是粗条纹和中间条纹中都有所分布。这些事实是我们可以勾画出四个与不同视觉特征有关的并行系统:一个是针对运动的,一个是针对颜色的,两个是针对形状的。两个计算上大不相同的系统是运动系统和色彩系统,对于运动系统来说,关键性纹状前区是V5,其输入信号的传递是从视网膜经外侧膝状核的大细胞层到V1的4B层,再以直接和通过V2的粗条纹两种方式从那里传送到V5。色彩系统是依靠V4区,其输入信号经外侧膝状核的细胞层传递给V1的色斑,然后以直接和通过V2的细条纹两种方式前往V4。

特定皮层区的损害会相应的造成特有的视觉综合症:V4区的损害曾导致过全色盲(只能看到灰色梯度),不同与单纯色盲,不但不能看见或认识彩色世界,甚至连罹患这种疾病之前所曾见过的色彩是什么样子都回忆不起来。如果它们的视网膜和V1区域都很正常,它们对形状、深度及运动的了解就仍是完好的。V5区

的损害会造成运动盲(Akinetopsia),既看不见又不能理解运动中的世界,当物体处于静止状态时,他们可能完全看得见,但是与之相关的运动却会使物体消失,视觉的其他特征却依然没有受损。假定形状和颜色是在皮层内分离的,但是,从来没有人报道过形状是觉得完全丧失和特定丧失。17区不投射到对侧皮层而投射到18,19区和别的皮层区域,18区向前投射到19区,此外,18,19区又投射到对侧皮层对称点和颞叶中部和下部一些区域。

根据以上对视网膜、外膝体和初级视皮层的研究成果,我们可以看到视觉信息处理机制是既平行又分级串行的信息处理机制,如图16-3-9。视系统组织成不同的通路对视觉信息的不同侧面进行传递和处理。从外侧膝状体不同层细胞投射至视皮层至少有3条通路,分别对运动、空间(包括立体视觉)信息、形状、图像信息以及颜色信息进行分析处理这三条通路并非完全独立,在不同水平上存在着交叉性连接。单个细胞或细胞群在感知的水平上并不表示某种特征状态,而仅仅表示被感知物的某些特殊的方面。换言之,分离的个部分所表示的并非整体,而使它们间的关系才构成整体的感知。在这种综合的过程中,必须要有“注意”(attention)的参与,“注意”会强调某一物体的特异的性质,突出对生存和生活有重要意义的视觉目标,同时又忽略该物体的其它特性和其他物体。视觉信息的整合是一个过程,在这个过程中对视觉世界的感知和理解是同时发生的。

更高层次的脑信息处理机制,目前提出一些假设,主要有:

1、“主教细胞”假说:根据Hubel和Wiesel提出的分级假说(hierachical hypothesis),就可以推导是否存在祖母细胞。所存在的关键问题是(1)组合爆炸;

(2) 信息的集成问题。

2、细胞群假设:由一群细胞的时空发放模式来反映刺激的类型。问题是(1) 重叠灾难 (2) 难以表达“等级结构”(3)特征捆绑问题。

3、时空编码理论:动态细胞群。1989年,C.M. Gray & W. Singer等发现了视皮层神经元活动的gamma(40Hz)同步振荡的研究结果,引起了神经科学界的极大关注。1995年,提出了时空编码理论,主要有以下内容:(1) 是建立在神经元脉冲发放的精细时间结构上的,与同步振荡不同的是,脉冲不是等间隔的振荡脉冲,脉冲的间隔也被用于编码信息(2) 神经元是作为脉冲时间一致性检测器来工作的,也就是说,一个神经元自身的脉冲发放情况,由送入该元的输入脉冲在时间上的一致性来确定的,比如说接近同时到达的脉冲数超过一定阈值,则该元发放。与传统神经网络的整合-放电单元不同,通过一致性检测单元传递的不是发放率,而是脉冲发放时间;(3) 通过局部的一致性检测,形成“动态细胞群”。一致性检测是局部事件,动态细胞群则是系统级事件,是一群细胞通过脉冲发放时间临时链接到一起形成的,注意,并不要求这些细胞的脉冲发放是同步的,只要相关就可以了。(4) 相关的关系是根据上下文(任务)形成的,细胞群可以根据上下文的变化进行快速地重组。之所以称为时-空编码,“空”是指空间连接,是一种硬件的拓朴结构,就是神经元间的物理连接;“时”则是指在硬件结构上传递的时间模式,这种模式可以决定动态的连接结构,这种时间模式的产生与硬件连接有关,但时间变量提供了传递信息的巨大能力,结果是可以在同一硬件上形成许多不同的“动态结构”。“动态细胞群”是编码信息的基本单位,是和任务有关的、以自涌方式形成的细胞的瞬时组合。“动态细胞集群”假设可以有效地解决“重叠灾难”问题、捆绑问题、上下文关系表达问题。

对视觉信息处理的根本问题是:

1、脑的各部分越来越趋向于分工处理各种各样的视觉特征,然后我们的视觉却把各种视觉特征综合成一个完整的视觉实体。脑象——〉心理象、认知象?脑活动——〉精神活动?

2、视觉图像如何在脑中贮存和利用。在梦中,转动头部探望侧面或背面的物体,视野中的景象在视网膜上的光学象也朝与头部运动相反的方向移动,但看到的外界景象却纹丝不同,脑似乎有补偿机制。

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大脑结构与功能

大脑结构与功能 大脑结构详解

大脑(Brain)包括左、右两个半球及连接两个半球的中间部分,即第三脑室前端的终板。大脑半球被覆灰质,称大脑皮质,其深方为白质,称为髓质。髓质内的灰质核团为基底神经节。在大脑两半球间由巨束纤维—相连。 具体内容有大脑半球各脑叶、大脑皮质功能定位、大脑半球深部结构、大脑半球内白质、嗅脑和边缘系统五大部分。 各叶的位臵、结构和主要功能如下: 1、额叶:也叫前额叶。位于中央沟以前。在中央沟和中央前沟之间为中央前回。在其前方有额上沟和饿下沟,被两沟相间的是额上回、额中回和额下回。额下回的后部有外侧裂的升支和水平分支分为眶部、三角部和盖部。额叶前端为额极。额叶底面有眶沟界出的直回和眶回,其最内方的深沟为嗅束沟,容纳嗅束和嗅球。嗅束向后分为内侧和外侧嗅纹,其分叉界出的三角区称为嗅三角,也称为前穿质,前部脑底动脉环的许多穿支血管由此入脑。在额叶的内侧面,中央前、后回延续的部分,称为旁中央小叶。负责思维、计划,与个体的需求和情感相关。 2、顶叶:位于中央沟之后,顶枕裂于枕前切迹连线之前。在中央沟和中央后沟之间为中央后回。横行的顶间沟将顶叶余部分为顶上小叶和顶下小叶。顶下小叶又包括缘上回和角回。响应疼痛、触摸、品尝、温度、压力的感觉,该区域也与数学和逻辑相关。 3、颞叶:位于外侧裂下方,由颞上、中、下三条沟分为颞上回、颞中回、颞下回。隐在外侧裂内的是颞横回。在颞叶的侧面和底面,在颞下沟和侧副裂间为梭状回,,侧副裂与海马裂之间为海马回,围绕海马裂前端的钩状部分称为海马钩回。负责处理听觉信息,也与记忆和情感有关。 4、枕叶位于枕顶裂和枕前切迹连线之后。在内侧面,,距状裂和顶枕裂之间为楔叶,与侧副裂候补之间为舌回。负责处理视觉信息。 5、岛叶:位于外侧裂的深方,其表面的斜行中央钩分为长回和短回。 6、边缘系统:与记忆有关,在行为方面与情感有关。 大脑的总结构 大脑皮质为中枢神经系统的最高级中枢,各皮质的功能复杂,不仅与躯体的各种感觉和运动有关,也与语言、文字等密切相关。根据大脑皮质的细胞成分、排列、构筑等特点,将皮质分为若干区。 现在按Brodmann提出的机能区定位简述如下: ·皮质运动区:位于中央前回(4区),是支配对侧躯体随意运动的中枢。它主要接受来自对侧骨骼肌、肌腱和关节的本体感觉冲动,以感受身体的位臵、姿势和运动感觉,并发出纤维,即锥体束控制对侧骨骼肌的随意运动。返回皮质运动前区:位于中央前回之前(6区),为锥体外系皮质区。它发出纤维至丘脑、基底神经节、红核、黑质等。与联合运动和姿势动作协调有关,也具有植物神经皮质中枢的部分功能。 ·皮质眼球运动区:位于额叶的8枢和枕叶19区,为眼球运动同向凝视中枢,管理两眼球同时向对侧注视。皮质一般感觉区:位于中央后回(1、2、3区),接受身体对侧的痛、温、触和本体感觉冲动,并形成相应的感觉。顶上小叶(5、

大脑是如何获取信息的

大脑是如何获取信息的 大脑是如何获取信息的外在的信息透过我们的五官进入到我们的大脑。 2. 我们的大脑透过删减、扭曲、一般化对这些信息进行处理。 3. 这些通过处理的信息再经过我们的信念系统进行加工。 4. 经过加工后的信息成为我们内在的表像系统中的一部份,或者和我们内在的表像系统进行对比。 5. 我们的大脑对对比和处理的数据做出行动的反应。 6. 我们的身体表现出大脑下达的行动指令。 于是,人们就看到了我们的行为和表现,这就是我们处理信息的全过程。我们与人沟通的时候大脑运作的过程也和现在的模式完全一样。 低级动物拥有的记忆模式是简单的反射,比如说碰到锋利的东西出血了,疼了,下次看到锋利的东西就害怕了。记忆的是锋利——疼。至于当时是哪天,来龙去脉则无法记得了。 这种记忆只需要神经元运行时的自我学习功能就够用了。因为有学习功能,经历过的事情都会在脑中留下痕迹,这些痕迹就是记忆本身。 智慧动物比如人,当然也有这种低级记忆。在这个基础上,人类还有更高级的解释型的记忆。大脑有一个积极活跃的功能,可以对各种痕迹进行解释,最后推理出一个合理的“记忆”来。

我们的大脑透过五官接收到外在的事件,然后,我们的大脑会自动的对这些所接收的数据(事件)进行处理。在这个处理的过程中会自动的进行删减、扭曲和一般化。 当我们的大脑对五种感官所接收的数据,用上面的三种功能进行处理后,这些数据就变成了,我们的脑内的记忆,包括:时间、地点、人物、语言等,并慢慢的成为我们的信念、性格和态度的综合体,这就是我们的思维蓝图。 大脑是如何记忆信息的 1. 删减 什么是删减呢?我们的大脑在每秒钟会接收到超过两百万的信息流,这些信息数据太过于庞大,因些我们的大脑需要对它们进行适当的删减。比如你要在火车站去接一个朋友,因为出站来的人太多了,所以你必须把你的注意力锁定在你朋友的这个形象上,这样才能让你快速定位找到你的朋友。那么,这个时候你的大脑就把与你朋友无关的信息删减掉了。这个时候,有个小偷正准备在划你的口袋,也许你就没有注意到了。 因此,删减的好处是可以让我们注意力聚焦。因为可以把令人分心的事物过滤掉,同样,删减却有可能把其它的有用的信息给删掉了。 2. 扭曲 扭曲就是我们对于外面的信息进行处理的时候,让这个信息变成是符合自己的观点与角度。 比如大家在看一本书的时候,书中的内容就突然激发了你当初拍拖时的感觉,然后你就说:“哇,这是一本好书,看着好爽。”其实,这就是在扭曲了。因为这本书与你的恋爱的感觉完全没有

大脑工作原理

习惯上把大脑的两个不同特色的处理中心称为左脑和右脑!但是这并不完全准确,虽然一般认为左脑是低速的逻辑脑(意识脑),右脑是高速的图像脑(潜意识脑),但是大脑科学家们发现,在因特殊原因被切除掉一半大脑的人,在对信息处理的速度上,仍然具有低速和高速的区别!这证明大脑不是简单地分为左右的问题。更新一些的研究表明大脑的海马区和膑邸体可能是高速信息处理区。 除非经过特别的训练,成年人的大脑,特别是受过教育的成年人,已经习惯了主要使用逻辑脑,擅长于计算和符号记忆等不需要高速信息处理的功能,也就是所谓思考的功能,他们一般都是由低速脑也就是学术脑来完成!它具有良好的逻辑记忆功能,也负责逻辑判断和推理,具有短时记忆,总体记忆容量比较小,如果一个信息经常出现,逻辑脑就会把它转移到另一个大脑,也就是深层记忆中保存下来!所以逻辑脑很容易遗忘! 遗忘是逻辑脑自我保护的需要,否则大量的记忆信息会影响思维判断的有效性。因此这个大脑是不合适用来学习外语的,也不能用来处理音乐,运动,图像等高速信息,而主要用来学习知识和分析研究学术问题!依据语言学家的研究表明,这个大脑要彻底记住一个英语单词需要重复500次以上,艾宾浩斯记忆心理曲线就是对这个低速大脑的记忆现象研究的结果! 由于逻辑脑主宰人的思维,所以人们最重视的就是这个大脑!甚至于长期以来,我们以为只有这个大脑存在,它代表理性和思维。另一个潜意识的高速大脑的存在没有被认识。这并不奇怪,人类对自己的思维和大脑的功能经常很无知,长期以来还认为思想是心脏来进行的。人类对非逻辑脑的研究是弗罗依德开始的潜意识理论,目前已经是一门很重要的学科!引起了心理学家,语言学家,人类学家及哲学家的极大重视! 研究表明:信息量特别大的图像,如运动,音乐和快速的信息处理,必然是由高速脑也就是非逻辑脑来完成的!它具有庞大而快速的记忆能力,可以过目不忘,在不经意中完成学习和记忆!但非逻辑脑很难通过有意识的控制来学习知识。也有一些人经过训练,可以用高速脑来完成普通人用低速脑做的事情,给人的感觉他们简直就是天才:如一些人看一付牌后,马上就可以毫无差错地说出所有花色的排列次序!也有人可以进行几乎不需要时间的复杂算术计算!比计算器还要快得多!可是大多数人都不善于使用自己的快速脑,在学习的时候基本上使用慢速脑,所以学习很吃力。更要命的:语言的信息量和记忆量都很大,必须用快速脑来学习,如果用慢速脑,就算学二十年都学不好英语! 现在,国外心理学家们已经注意到了这两个大脑完全不同的学习能力,开始研究用非逻辑脑也就是高速脑来学习的方法:比如经过速读训练的人一分钟可以看完三万字的材料,经过速算训练的人在出题人刚刚说完题目就报出答案,英语学习者一天之内记住1400个单词,一年之内学会一门语言等,就是开发了快速脑的学习功能的结果!中国古代,把经过非逻辑脑快速处理得出结论的过程称为“不假思索”,其实这就是跳过了逻辑脑的思维过程,由快速的潜意识脑直接得出结论!现在有人把这种学习潜能开发方式称为[全脑学习法]。 如果你认为以上这些说法匪夷所思,只需一分钟就可以检验出来:你学到的英语是存放在低速的学术脑还是高速的潜意识图像脑里。我们的母语是用潜意识的快速脑学会并应用的,所以当你与同伴说话的时候用的是思维流,以非语言的图像形式出现的!请问你说话前事先想过用什么样的词汇没有?脑子里会出现汉字和句子吗?根本没有,你仅仅是有一个思想,嘴巴马上就说出来了!你的大脑里没有中文字出现!你的思维像放电影一样连续地播放出来,而你的嘴巴就像解说词一样在解释你的思维图景,而且你思维的速度比语言的速度快,你在不断地选择合适的语言表达你的思维,有时还会词不达意,会出现一些废话来接上思维!如“嗯,这个,这个----”等。听别人说话的时候也一样!你的大脑里也没有中文字符,而是一个具有意义的图景在连续的播放!因为你是用快速的潜意识脑来解读语言!不过如果你突然被叫上讲台去做一个正式的发言,你用逻辑脑开始想应该讲什么,用什么词汇才得体等,反而会讲不出来!因为这时用学术脑,思维的速度降低了!结果是:你考虑得越多,讲的就越不流畅! 相反,如果你听到的是英语,脑子里开始出现一串串的单词和句子,然后大脑费劲地把这些词汇与你的记忆库对照看是什么单词,什么意思!大脑经常忙不过来,于是句子快速地溜走,即使是很简单的句子,你也根本就听不懂!但你可以看得懂!因为看书用的是逻辑脑。如果要“说”英语就更悲惨了:首先大脑出现

大脑处理信息量化模型中的细节汇编十一

大脑处理信息量化模型中的细节汇编十一 发表时间:2013-03-05T10:26:42.653Z 来源:《中外健康文摘》2012年第50期作者:谢勤[导读] 文献[10-19]汇总介绍量化模型中的一些细节,本文将继续对更多细节进行介绍,以期同行能更深入理解该模型。 谢勤(广州市科技和信息化局<第16届亚运会组委会信息技术部> 510000)【中图分类号】R331 【文献标识码】A【文章编号】1672-5085(2012)50-0112-02 【摘要】文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险最小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-19]汇总介绍量化模型中的一些细节,本文将继续对更多细节进行介绍,以期同行能更深入理解该模型。文章说明文献[10]第四部分第二段第一句中,“形成‘速度’等概念”中的“形成‘速度’概念”是指形成速度概念中“表述物体运动快慢”等部分出现时间比较古老的内涵,这部分内涵在文献[10]提到的匀速直线运动相关理论中被保留下来。这里的叙述把“表述物体运动快慢”作为速度概念的一个重要属性,这个属性和其他一系列属性组成的属性集合把速度概念和其他概念区分开。【关键词】过程存储与重组模型时序控制微循环结构风险中枢神经系统信息处理时间认知智力起源 1.一些说明 文献[10]第四部分第二段第一句中,“形成‘速度’等概念”中的“形成‘速度’概念”是指形成速度概念中“表述物体运动快慢”等部分出现时间比较古老的内涵,这部分内涵在文献[10]提到的匀速直线运动相关理论中被保留下来。 在这里的叙述中,把“表述物体运动快慢”作为速度概念的一个重要属性,这个属性和其他一系列属性组成的属性集合把速度概念和其他概念区分开。 参考文献(References) [1] 谢勤,王乙容.大脑处理信息的过程存储与重组模型[J].现代生物医学进展,2007,(3):432-435,439. Xie Qin, Wang Yi-rong. Storing and Re-engineering of Models of Cerebral Information Process [J]. Progress of Modern Biomedicine, 2007,(3):432-435,439. [2] 谢勤.血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用[J].现代生物医学进展,2008,(6):1152-1159. Xie Qin. Timer Role of Blood Circulation When Brain Processing Information [J].Progress of Modern Biomedicine, 2008, (6):1152-1159. [3] 谢勤.过程存储与重组模型[Z].https://www.360docs.net/doc/e414718523.html,,2006. Xie Qin. Model of Process Storing and Recalling [Z]https://www.360docs.net/doc/e414718523.html,, 2006. [4] 谢勤.一种关于脑电波起源和含义的观点[C].中国神经科学学会第七次全国学术会议论文集.北京:科学出版社,2007:144. Xie Qin. A Viewpoint about origin and meaning of EEGs[C].Proceedings of the 7th Biennial Meeting and the 5th Congress of the Chinese Society for Neuroscience. Beijing: Science Press, 2007:144. [5] 谢勤.血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用整理[C].中国神经科学学会第八次全国学术会议论文集.北京:科学出版社, 2009: 135. Xie Qin. A Review of [C].Proceedings of the 8th Biennial Meeting of the Chinese Society for Neuroscience. Beijing: Science Press. 2009: 135. [6] 谢勤.血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用整理[J].中外健康文摘,2011,8(20):93-98. Xie Qin. A Review of [J].World Health Digest, 2011, 8(20) : 93-98. [7] 谢勤.大脑处理信息的样本量和网络规模问题[J].中外健康文摘,2011,8(21):88-91. Xie Qin. Matching Problem of Sample Quantity and Network Scale when Brain Processing Information [J].World Health Digest, 2011, 8(21): 88-91. [8] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的另一种样本重组方案[J].中外健康文摘,2011,8(22):209-210. Xie Qin. Another Sample Recombination Solution for Quantitative Model of Brain Information Processing [J].World Health Digest, 2011, 8(22): 209-210. [9] 谢勤.大脑处理信息的样本量和网络规模问题[C].中国神经科学学会第九次全国学术会议论文集.北京:科学出版社, 2011: 366. Xie Qin. Matching Problem of Sample Quantity and Network Scale when Brain Processing Information [C].Proceedings of the 9th Biennial Meeting of the Chinese Society for Neuroscience. Beijing: Science Press. 2011: 366. [10] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编[J].中外健康文摘,2011,8(48):78-80. Xie Qin. Details of Quantitative Model of Brain Information Processing [J].World Health Digest, 2011, 8(48): 78-80. [11] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编二[J].中外健康文摘,2012,9(4):101-102. Xie Qin. Details of Quantitative Model of Brain Information Processing II [J].World Health Digest, 2012, 9(4):101-102. [12] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编三[J].中外健康文摘,待发表. Xie Qin. Details of Quantitative Model of Brain Information Processing III [J].World Health Digest. [13] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编四[J].中外健康文摘,待发表. Xie Qin. Details of Quantitative Model of Brain Information Processing IV [J].World Health Digest. [14] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编五[J].中外健康文摘,待发表. Xie Qin. Details of Quantitative Model of Brain Information Processing V [J].World Health Digest. [15] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编六[J].中外健康文摘,待发表. Xie Qin. Details of Quantitative Model of Brain Information Processing VI [J].World Health Digest. [16] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编七[J].中外健康文摘,待发表. Xie Qin. Details of Quantitative Model of Brain Information Processing VII [J].World Health Digest. [17] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编八[J].中外健康文摘,待发表. Xie Qin. Details of Quantitative Model of Brain Information Processing VIII [J].World Health Digest. [18] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编九[J].中外健康文摘,待发表.

大脑处理信息的样本量和网络规模问题

- -【摘要】结合人工神经网络领域的理论成果,量化描述大脑处理信息的过程,分析大脑各生化参数、生理机制对具体信息存储、信息提取的影响,将有助于进一步理解大脑的工作原理。本文介绍了一个量化描述大脑信息存储、信息提取的思路,并结合结构风险最小化原理,分析说明大脑在具体信息处理过程中存在样本量和网络规模匹配的问题。在量化模型的帮助下,可以看到,血液循环的时序控制作用、语言机制等能和大脑的生化参数相互配合,实现如下几点,从而使大脑能对不同信息处理组织起相对独立规模受控的子网络,降低结构风险,准确而高效的处理信息:1 在处理特定信息的时候,相关网络中细胞的兴奋程度足 大脑处理信息的样本量和网络规模问题 谢勤(广东省广州市科技和信息化局第16届亚运会组委会信息技术部 510000) 【中图分类号】R74【文献标识码】A 【文章编号】1672-5085(2011)21-0088-04 患者46例,SA 36例冠脉造影正常14 列,ACS及SA诊断标准参考文献[3]。46例ACS患者中,20例有心理应激、26例无心理应激.:36例SA中,12例有心理应激,24例无心理应激:14例冠脉造影正常中,4例有心理应激,10例无心理应激。 根据焦虑、贝克抑郁自评量表得分将研究对象分为:心理应激组和非心理应激组。心理应激组:焦虑(或)和抑郁自评得分≥50分;非心理应激组:焦虑(或)和抑郁自评得分<50分。心理应激组66例年龄(60 .3(46~72)岁。其中,4 例引起心电图ST-T动态变化 但冠脉造影正常,12例引起心电图S T-T动态变化经冠脉造影诊断为急性冠脉综合症(A C S)。受教育程度:初中及以下8例,高中10例,大学16例;职业:行政干部25例,商人18例,工人10例,农民5例。非心理应激组48例,年龄69.8±5.5(55~74)岁。其中5例AMI,21例UA,22例SA。受教育程度:初中及以下15例,高中15例,大学10例;职业:行政干部222例,商人14例,工人5例;农民3例。 排除标准:肝肾功能障碍者,急性损伤、急慢性感染者,风湿活动者,肿瘤及免疫系统疾病者,其他炎症性疾病及冠心病合并脑血管疾病者。 2.检查指标和方法:患者进行冠状动脉造影,采用标准的J u d k i n s法或经右侧桡动脉径路。每个病变均由相互垂直的两个以上投照体位来确定,由两名心脏病医师来判定,狭窄程度按冠状动脉内径狭窄来表示。计算冠状动脉病变数按左冠状动脉前将支(LAD)、左冠状动脉回旋支(LCX)及右冠状动脉(R C A)3支血管,对角支病变计入L A D,钝圆支病变计入LCX,左室支和后将支病变计入RCA。 所有患者禁食12h。C-反应蛋白(CRP)采用酶联免疫吸附测定法。试剂盒为福建太阳生物技术公司生产。 3.统计学分析:应用SPSS11.5统计学软件进行处理。数值量变以x±s表示,计量资料采用t检验;技术资料采用x 2检验。以P<0.05为差异具有统计学意义。 结果 1.一般情况:非心理应激组的年龄为(59.8±5.5)岁,高于心理应激组的(60.3±4.3)岁(P<0.05);其他指标如职业、教育程度、血压、血脂、血糖、吸烟、冠心病家族史等,两组间均无统计学意义(P>0.05),具有较好的可比性。 2.不同冠心病患者心理应激及炎症因子水平:ACS组有心理应激者占53.8%(32/60),高于SA组的28.4.3%(10/36,P <0.01)。 3.心理应激组与非应激组间冠状动脉病变情况:在心理应激组,冠状动脉狭窄程度<50%、单支病变、两支病变和两支以上病变的例数分别为3(5.77%)、20(38.46%)、17(32.70%)和12(23.07%);在非心理应激组,上述冠状动脉病变程度的例数分别为0、22(45.83%),两组间差异无统计学意义(均P>0.05)。 讨论 冠心病发生后常出现复杂的心理反应,而在冠心病各临床类型中,尤其以心绞痛及心肌梗死更容易出现心理反应,临床上多表现为焦虑、抑郁。本研究显示:冠心病伴发心理应激者占52%。据调查正常人群中5%患者有急、慢性焦虑症,5%~10%患者患有抑郁症。关于冠心病伴发焦虑抑郁报道很多,但结果众说不一。总体上讲,冠心病伴发焦虑抑郁的发生率要远高于正常人群。因此,不能忽视冠心病的心理因素,尤其在非老年 冠心病患者。本研究显示:ACS患者有心理应激者明显高于非心理应激者(P<0.01),说明心理应激可能引起心电图ST-T动态变化并且是ACS发病的诱发因素,其结果与国外报道相同。 大量资料报道:心理应激和心电图ST-T有动态变化患者及ACS患者血中炎症因子升高。本研究显示:CRP水平较心理应激组明显升高显著高于S A患者(P<0.01)。这提示有心理应激者或ACS患者体内均有较强的炎症反应。炎症是心理应激与ACS的连接桥梁,是引起斑块不稳定的直接因素。因此,心理应激引起心电图ST-T动态变化同时诱发炎症反应,炎症因子使斑块由稳定变成不稳定。心理应激通过炎症反应参与了ACS的发生、发展。 冠状动脉痉挛是指各种原因引起冠状动脉平滑肌节段性或弥漫性痉挛性收缩,导致心肌缺血,甚至心肌坏死,临床上引起心绞痛、心肌梗死或心脏性猝死等严重的心血管事件。近年来,越来越多的资料提示焦虑应激和某种行为类型与促发冠状动脉痉挛有关,紧张、焦虑、恐惧、愤怒和社会遗弃在冠状动脉痉挛的发生中起了重要的促进作用。由冠状动脉痉挛引起临川表现主要是变异性心绞痛,如由严重的心理应激促发持久而强烈的冠状动脉痉挛者,可促使冠状动脉粥样斑块破裂,血栓形成,阻塞血管,引起AMI,由冠状动脉痉挛促发的AMI占14%~38%。心理应激与冠状动脉病变程度及血清因子水平相关性分析发现是抑郁、焦虑评分与冠状动脉粥样硬化病变的狭窄程度无关,这一结论与有关报道一致。从而再一次挑战了传统的“动脉粥样硬化斑块导致管腔狭窄程度是疾病的预后与转归的决定因素”的观点,转而认为,“血管内皮损伤-炎症反应活跃-斑块的结构与稳定性”才是冠心病风险和预后的决定因素。急性心血管事件与冠状动脉硬化斑块狭窄程度。急性心血管事件与冠状动脉硬化斑块狭窄程度不呈正相关。 抑郁、焦虑可导致心电图ST-T动态变化同时可引起炎症因子升高,炎症因子与斑块稳定性相关,心理应激通过炎症反应触发ACS的发生与发展,因此应重视冠心病患者的心理健康,避免发生急性心血管事件。 参 考 文 献 [1]Gidron y,Armon T,Gilutz H,et al,Psychoiogica factors correlate meaningfully with percent with percent-monocytes among acute coronary patients.Brain Behav Immun,2003,17:310-315. [2]S t r i k e P C ,M a g i d K,W h i t e h e a d D L,e t al.Pathophysiolgical processes underlying emotional triggering of acute cardiac events Proc Natl Acad U S A,2006,103:4322-4327. [3]马爱群,胡大一,心血管病学,北京:人民卫生出版社,2005:297-298. [4]黄佐,李牧蔚,高传玉,心理应激对动脉粥样硬化大鼠炎症反应的影响及意义,实用诊断与治疗杂志,2007,21:354-356. [5]Moller J,Theorell T,de Faire U,et al.Work related stressful life events and the risk of myocardial infarction.Case-control and casecrover analyses within the Stockholm heart epidemiology programme,J Epidemiol Community Health,2005,59:23-30.

大脑处理信息量化模型中的细节汇编(四)

大脑处理信息量化模型中的细节汇编(四) 发表时间:2012-09-07T09:29:25.653Z 来源:《中外健康文摘》2012年第23期供稿作者:谢勤[导读] 在提到“细胞同步兴奋”概念的时候,涉及“同步兴奋的细胞群大小”和“同步兴奋细胞群兴奋程度”两个不同的量 谢勤* (广州市科技和信息化局第16届亚运会组委会信息技术部 510000) 【中图分类号】R318.04【文献标识码】A【文章编号】1672-5085(2012)23-0193-02 【摘要】文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险最小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-12]汇总介绍量化模型中的一些细节,本文将继续对更多细节进行介绍,以期同行能更深入理解该模型。文章包括两部分:第一部分介绍血液循环的时序控制作用对Homo-LTD、Hetero-LTD产生范围的影响;第二部分是关于细胞同步兴奋的一些说明。【关键词】过程存储与重组模型时序控制微循环结构风险中枢神经系统信息处理 一. 血液循环的时序控制作用对Homo-LTD、Hetero-LTD产生范围的影响 对于Homo-LTD,在秒的时间尺度上,在新皮层需要高频刺激才能诱导LTD,通过限制高频刺激的产生,血液循环的时序控制作用限制了Homo-LTD的产生范围。对于Hetero-LTD,其产生多数以相邻突触LTP的产生为前提条件,通过限制达到一定兴奋程度的细胞网络的范围,血液循环的时序控制作用限制了Hetero-LTD的产生范围。因此,血液循环的时序控制作用限制了处理某一特定信息时相关网络的范围,降低结构风险,有利于大脑正确而高效地处理信息。 二. 关于细胞同步兴奋的一些说明 在提到“细胞同步兴奋”概念的时候,涉及“同步兴奋的细胞群大小”和“同步兴奋细胞群兴奋程度”两个不同的量。存在这样的情况:(1)虽然“同步兴奋细胞群的兴奋程度”小,但“同步兴奋的细胞群”范围大,脑电波上表现为同步化,波幅较高;(2)虽然“同步兴奋细胞群的兴奋程度”大,但“同步兴奋的细胞群”范围小,脑电波上表现为去同步化,波幅较[1]低。成人一定程度低血糖的时候会出现情况[1],正常清醒成人在睁眼的情况下会出现情况[2]。 在处理某一特定信息的时候,某一较小范围网络内的“同步兴奋细胞群的兴奋程度”增大,达到“提取和存储信息需要达到的兴奋程度”;但同时扰乱了比较大范围网络内的细胞群的“同步兴奋”(即产生“切割效应”),导致脑电波波幅的下降和快波的出现。 参考文献(References) [1] 谢勤,王乙容.大脑处理信息的过程存储与重组模型[J].现代生物医学进展,2007,(3):432-435,439. Xie Qin,Wang Yi-rong.Storing and Re-engineering of Models of Cerebral Information Process[J].Progress of Modern Biomedicine,2007, (3):432-435,439. [2] 谢勤.血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用[J].现代生物医学进展,2008,(6):1152-1159. Xie Qin.Timer Role of Blood Circulation When Brain Processing Information[J].Progress of Modern Biomedicine,2008,(6):1152-1159. [3] 谢勤.过程存储与重组模型[Z]https://www.360docs.net/doc/e414718523.html,,2006. Xie Qin.Model of Process Storing and Recalling [Z]https://www.360docs.net/doc/e414718523.html,,2006. [4] 谢勤.一种关于脑电波起源和含义的观点[C].中国神经科学学会第七次全国学术会议论文集.北京:科学出版社,2007:144. Xie Qin.A Viewpoint about origin and meaning of EEGs[C].Proceedings of the 7th Biennial Meeting and the 5th Congress of the Chinese Society for Neuroscience.Beijing: Science Press,2007:144. [5] 谢勤.血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用整理[C].中国神经科学学会第八次全国学术会议论文集.北京:科学出版社,2009: 135. Xie Qin.A Review of[C].Proceedings of the 8th Biennial Meeting of the Chinese Society for Neuroscience.Beijing: Science Press.2009: 135. [6] 谢勤.血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用整理[J].中外健康文摘,2011,8(20):93-98. Xie Qin.A Review of[J].World Health Digest,2011,8(20) : 93-98. [7] 谢勤.大脑处理信息的样本量和网络规模问题[J].中外健康文摘,2011,8(21):88-91. Xie Qin.Matching Problem of Sample Quantity and Network Scale when Brain Processing Information[J].World Health Digest,2011,8(21): 88-91. [8] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的另一种样本重组方案[J].中外健康文摘,2011,8(22):209-210. Xie Qin.Another Sample Recombination Solution for Quantitative Model of Brain Information Processing[J].World Health Digest,2011,8(22): 209-210. [9] 谢勤.大脑处理信息的样本量和网络规模问题[C].中国神经科学学会第九次全国学术会议论文集.北京:科学出版社,2011: 366. Xie Qin.Matching Problem of Sample Quantity and Network Scale when Brain Processing Information [C].Proceedings of the 9th Biennial Meeting of the Chinese Society for Neuroscience.Beijing: Science Press.2011: 366. [10] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编[J].中外健康文摘,2011,8(48):78-80. Xie Qin.Details of Quantitative Model of Brain Information Processing[J].World Health Digest,2011,8(48): 78-80. [11] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编二[J].中外健康文摘,待发表. Xie Qin.Details of Quantitative Model of Brain Information Processing II[J].World Health Digest. [12] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编三[J].中外健康文摘,待发表. Xie Qin.Details of Quantitative Model of Brain Information Processing III[J].World Health Digest.

大脑对信息的处理

大脑对信息的处理 一、我们对颜色的反应强于文字,那大脑是如何处理? 大脑处理文字信息比处理图像信息快。右脑的五感包藏在右脑底部,可称为「本能的五感」,控制著自律神经与宇宙波动共振等,和潜意识有关。右脑是将收到的讯息以图像处理,瞬间即可处理完毕,因此能够把大量的资讯一并处理(心算、速读等即为右脑处理资讯的表现方式)。一般人右脑的五感都受到左脑理性的控制与压抑,因此很难发挥即有的潜在本能。然而懂得活用右脑的人,听音就可以辨色,或者浮现图像、闻到味道等。心理学家称这种情形为「共感」这就是右脑的潜能。 右脑是图像脑,侧重于处理随意的,想象的,直觉的以及多感观的影像。右脑是通过图像进行思考的半球,所以能够将语言变成图像,不仅如此,右脑还能把数字变成图象,把气味变成图像。右脑将看到,听到和想到的事物,全部转化为图像进行思考和记忆。当右脑想记住什么内容时,都先把它们转化成图像摄入脑海,就像照相机一样,把内容在大脑中定格成一幅图。用到时,脑海中的图像便浮现在眼前。右脑照相记忆的速度远远大于左脑,这是由于处理信息时,左脑将信息进行词汇化处理,五感也要变成语言才能传达出去,所以花时间。而右脑将信息以图像化处理,所以非常迅速,只要花几秒就可以。由于右脑具有超高速信息输入的喜好,因此3分钟阅读完一本书,即所谓的“波动速读”影像阅读,更是把右脑的影像记忆功能发挥到了极致。 科学研究证明,大脑分为左半球和右半球。左半球是管人的右边的一切活动的,一般左脑具有语言、概念、数字、分析、逻辑推理等功能;右半球是管人的左边的一切活动的,右脑具有音乐、绘画、空间几何、想像、综合等功能。而左右脑的发育程度不同,隐含了你的很多特质和天赋的秘密:理解数学和语言的脑细胞集中在左半球;发挥情感、欣赏艺术的脑细胞集中在右半球。右半脑发达的人在知觉和想像力方面有可能更强一些;而且知觉、空间感和把握全局的能力都有可能更强一些。在各种动作上相对更敏捷一些。右脑最重要的贡献是创造性思维。右脑不拘泥于局部的分析,而是统观全局,以大胆猜测跳跃式地前进,达到直觉的结论。在有些人身上,直觉思维甚至变成一种先知能力,使他们能预知未来的变化,事先做出重大决策。左脑的记忆回路是低速记忆,而右脑的是高速记忆,左脑记忆是一种“劣根记忆”,右脑记忆则让人惊叹,它有“过目不忘”的本事处理简单的语言问题时人们左脑相对活跃;左脑发达的人处理事情比较有逻辑、条理。左脑发达在社交场合比较活跃,善于判断各种关系和因果。左脑发达善于统计,方向感强。左脑发达善于组织。左脑发达善于做技术类、抽象的工作(如电脑编程)。 视觉的脑机制:把研究感觉信息处理过程作为揭示脑的奥秘的突破口,其中以视觉系统的研究最为突出。视网膜的光感受器水平:已克隆出视色素蛋白基因;光电换能过程的第二信使是cAMP(Ca2+),黑暗中,cAMP+Na+通道蛋白---〉Na通道开放,Na+持续内流(暗电流),光感受器细胞去极化;光照引起视色素分解,使视盘膜上的GTP结合蛋白分子火化,后者再激活PDE,迅速分解cAMP,引起Na+通道关闭,暗电流骤降,光感受器细胞膜超极化,这样光能——〉神经电信号视网膜这个两维的、多层次信息处理的最后结果,是经由视

大脑工作原理.

习惯上把大脑的两个不同特色的处理中心称为左脑和右脑!但是这并不完全准确,虽然一般认为左脑是低速的逻辑脑(意识脑,右脑是高速的图像脑(潜意识脑,但是大脑科学家们发现,在因特殊原因被切除掉一半大脑的人,在对信息处理的速度上,仍然具有低速和高速的区别!这证明大脑不是简单地分为左右的问题。更新一些的研究表明大脑的海马区和膑邸体可能是高速信息处理区。 除非经过特别的训练,成年人的大脑,特别是受过教育的成年人,已经习惯了主要使用逻辑脑,擅长于计算和符号记忆等不需要高速信息处理的功能,也就是所谓思考的功能,他们一般都是由低速脑也就是学术脑来完成!它具有良好的逻辑记忆功能,也负责逻辑判断和推理,具有短时记忆,总体记忆容量比较小,如果一个信息经常出现,逻辑脑就会把它转移到另一个大脑,也就是深层记忆中保存下来!所以逻辑脑很容易遗忘! 遗忘是逻辑脑自我保护的需要,否则大量的记忆信息会影响思维判断的有效性。因此这个大脑是不合适用来学习外语的,也不能用来处理音乐,运动,图像等高速信息,而主要用来学习知识和分析研究学术问题!依据语言学家的研究表明,这个大脑要彻底记住一个英语单词需要重复500次以上,艾宾浩斯记忆心理曲线就是对这个低速大脑的记忆现象研究的结果! 由于逻辑脑主宰人的思维,所以人们最重视的就是这个大脑!甚至于长期以来,我们以为只有这个大脑存在,它代表理性和思维。另一个潜意识的高速大脑的存在没有被认识。这并不奇怪,人类对自己的思维和大脑的功能经常很无知,长期以来还认为思想是心脏来进行的。人类对非逻辑脑的研究是弗罗依德开始的潜意识理论,目前已经是一门很重要的学科!引起了心理学家,语言学家,人类学家及哲学家的极大重视! 研究表明:信息量特别大的图像,如运动,音乐和快速的信息处理,必然是由高速脑也就是非逻辑脑来完成的!它具有庞大而快速的记忆能力,可以过目不忘,在不经意中完成学习和记忆!但非逻辑脑很难通过有意识的控制来学习知识。也有一些人经过训练,可以用高速脑来完成普通人用低速脑做的事情,给人的感觉他们简直就是天

大脑处理信息量化模型中的细节汇编(五)

大脑处理信息量化模型中的细节汇编(五) 发表时间:2012-08-13T16:16:09.857Z 来源:《中外健康文摘》2012年第20期作者:谢勤[导读] 做比较多件事,但每经过比较短一段时间就切换到不同事情,在多件事情之间不断切换,注意力分散、涣散。谢勤(广州市科技和信息化局第16届亚运会组委会信息技术部 510000) 【中图分类号】R322.8 【文献标识码】A【文章编号】1672-5085(2012)20-0056-02 【摘要】目的文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险最小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-13]汇总介绍量化模型中的一些细节,本文将继续对更多细节进行介绍,以期同行能更深入理解该模型。文章包括两部分:第一部分给出了一些说明;第二部分介绍关于时间感知机制的一些细节。 【关键词】过程存储与重组模型时序控制微循环结构风险中枢神经系统信息处理时间认知 Details of Quantitative Model of Brain Information Processing V 【Abstract】Literatures [1-9] suggest that blood circulation plays the role of basic timer when brain processing information; and suggest a quantitative model of brain information processing.Literatures [10-13] introduced details of the quantitative model.This article introduces more details,including 2 parts.Part 1 gives some explanations; Part2 introduces some details about the mechanism of time cognition. 【Key words】model of process storing and recalling; timing control microcirculation structure riskminimization CNS information processing time cognition 1 一些说明 文献[11]第二部分中对“一个细胞各路输出不同”场景建模方法介绍的第一点“对于细胞的‘输出细胞角色’:以点I为观察点建立前向网络量化模型”,意思是“对于前面所叙述的场景,在建立量化模型过程中,采用选取点I为观察点的建模方法”;对“一个细胞各路输出不同”建模方法介绍第三点是对细胞的“输入细胞角色”而言。 2 关于时间感知机制的一些细节 文献[1]提到关于“时间长短”这一抽象概念由三个因素综合产生,其中第三个因素是“在T1和T2之间对动脉血周期性灌注的一个‘潜意识的计数’”,第三个因素的一个可能机制是:对于某一个区域的细胞,随着能灌注到达这一区域的动脉血次数的增加,这一区域积累的动脉血和细胞活动的某些产物或释放物质数量增加,以及上述各物质作用效果的积累,导致“压感”的强烈程度增加,从而产生时间“越来越长”的心理感觉。这一机制可以解释如下心理现象的产生: (1)做比较少数的几件事,每件事情集中精神做比较长一段时间。 (2)做比较多件事,但每经过比较短一段时间就切换到不同事情,在多件事情之间不断切换,注意力分散、涣散。 在完成(1)或者(2)后,对比(2),在(1)的情况下会感觉经过了比较长的一段时间。参考文献 [1] 谢勤,王乙容.大脑处理信息的过程存储与重组模型[J].现代生物医学进展,2007,(3):432-435,439. Xie Qin,Wang Yi-rong.Storing and Re-engineering of Models of Cerebral Information Process[J].Progress of Modern Biomedicine,2007, (3):432-435,439. [2] 谢勤.血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用[J].现代生物医学进展,2008,(6):1152-1159. Xie Qin.Timer Role of Blood Circulation When Brain Processing Information[J].Progress of Modern Biomedicine,2008,(6):1152-1159. [3] 谢勤.过程存储与重组模型[Z]https://www.360docs.net/doc/e414718523.html,,2006. Xie Qin.Model of Process Storing and Recalling [Z]https://www.360docs.net/doc/e414718523.html,,2006. [4] 谢勤.一种关于脑电波起源和含义的观点[C].中国神经科学学会第七次全国学术会议论文集.北京:科学出版社,2007:144. Xie Qin.A Viewpoint about origin and meaning of EEGs[C].Proceedings of the 7th Biennial Meeting and the 5th Congress of the Chinese Society for Neuroscience.Beijing:Science Press,2007:144. [5] 谢勤.血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用整理[C].中国神经科学学会第八次全国学术会议论文集.北京:科学出版社,2009:135. Xie Qin.A Review of[C].Proceedings of the 8th Biennial Meeting of the Chinese Society for Neuroscience.Beijing:Science Press.2009:135. [6] 谢勤.血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用整理[J].中外健康文摘,2011,8(20):93-98. Xie Qin.A Review of[J].Worldhealth Digest,2011,8(20) :93-98. [7] 谢勤.大脑处理信息的样本量和网络规模问题[J].中外健康文摘,2011,8(21):88-91. Xie Qin.Matching Problem of Sample Quantity and Network Scale when Brain Processing Information[J].Worldhealth Digest,2011,8(21):88-91. [8] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的另一种样本重组方案[J].中外健康文摘,2011,8(22):209-210. Xie Qin.Another Sample Recombination Solution for Quantitative Model of Brain Information Processing[J].Worldhealth Digest,2011,8(22):209-210. [9] 谢勤.大脑处理信息的样本量和网络规模问题[C].中国神经科学学会第九次全国学术会议论文集.北京:科学出版社,2011:366. Xie Qin.Matching Problem of Sample Quantity and Network Scale when Brain Processing Information [C].Proceedings of the 9th Biennial Meeting of the Chinese Society for Neuroscience.Beijing:Science Press.2011:366. [10] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编[J].中外健康文摘,2011,8(48):78-80. Xie Qin.Details of Quantitative Model of Brain Information Processing[J].Worldhealth Digest,2011,8(48):78-80. [11] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编二[J].中外健康文摘,待发表. Xie Qin.Details of Quantitative Model of Brain Information Processing II[J].Worldhealth Digest. [12] 谢勤.大脑处理信息量化模型中的细节汇编三[J].中外健康文摘,待发表. Xie Qin.Details of Quantitative Model of Brain Information Processing III[J].Worldhealth Digest.

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