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大脑极其复杂，包含数十亿个神经元。神经元之间的连接促进了电信号的传播，从而产生高度组织化的活动，这些活动编码了感知、认知和行动。在过去 100 年里，从第一张脑电图到现代高场磁共振成像（MRI），在令人振奋的技术进步的推动下，神经科学家传统上一直试图以越来越详细的方式记录神经活动 [1]。在一项新的 PLOS Biology 研究中，Lee 和同事颠覆了这一传统，表明大脑活动的广泛、宏观主题可以提供有关个体及其行为的非常详细的信息 [2]。描述大脑的最佳规模或水平仍然是神经科学领域的一个悬而未决的问题。我们应该关注单个神经元、更大的区域，还是全球网络？人们通常倾向于从能够可靠测量的最小组成单位的角度来描述大脑，但 Lee 和同事们却走了一条完全不同的道路，他们将视野拉远，关注数据中更广泛的模式。利用功能性 MRI 记录，他们确定了神经活动瞬时波动中一小群紧凑的主导模式。这些全脑主题间歇性出现，随着时间的推移不断重现，并且可以在每个人身上观察到。这种方法在概念上类似于多媒体的压缩。例如，尽管原始音乐录音或电影通常以高保真格式录制，但数据通常会通过删除对感兴趣信号（例如旋律）没有贡献的信息源（例如环境噪声）来简化。本研究采用类似的方法，从大脑成像记录中提取大量信息，只关注最相关的元素。最令人兴奋的是，该方法论方法使作者能够从数十万个数据点（MRI 中的“体素”）到仅 3 个数据点来描述每个人，从而使研究人员更容易观察到人与人之间的重要模式。在这个更简单、维度更低的空间中，作者表明，他们研究中的所有参与者都可以彼此分离。新的空间同时捕获了随时间推移而概括的两种模式
压缩人类大脑活动以研究大脑功能
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