识别和反应情感充沛的情境对于物种的进化成功至关重要。一项最新研究揭示了大脑如何对情感充沛的物体和场景作出反应。
由都柏林三一学院的索尼娅·比肖教授和曾在比肖教授的加州大学伯克利分校实验室攻读博士学位、现为谷歌研究员的萨米·阿卜杜勒·加法尔领导的研究团队，深入探讨了大脑如何处理各种类别的情感刺激，超越了简单的“接近-回避”反应来指导行为反应。该研究由美国国立卫生研究院资助。
现在担任三一学院心理学系心理学主席的索尼娅·比肖解释了这项研究在理解大脑如何在各种情境中管理对情感充沛刺激的细微反应方面的重要性。
该研究检查了一小组志愿者在观看1500多张描绘情感场景的图像时的大脑活动，例如一对情侣拥抱、一名伤者在医院病床上、一个奢华的家和一只具有攻击性的小狗。参与者将这些图像分类为积极、消极或中性，并评估它们的情感强度。另一组参与者选择最符合每个场景的行为反应。
研究团队使用先进的建模技术分析大脑活动，揭示了大脑后部的枕颞皮层（OTC）精细调整，以代表刺激的类型及其情感特征，例如是否是消极的、积极的、中性的、情感强度高或低。
通过利用机器学习方法，该研究发现OTC有效提取并表示所需的信息，以根据刺激的情感和类别特征指导行为。这种方法提供了更详细的理解，说明大脑如何处理和预测对情感刺激的反应。
通过分析大量的情感图像数据集，并对成年志愿者进行功能性磁共振成像，研究揭示了大脑区域在表示刺激的语义类别及其情感价值方面的专业化，为选择适当的行为反应于不同的情感刺激提供了支持。
这些发现不仅扩展了我们对人脑如何处理情感信息的理解，还为研究与情感处理相关的神经和精神病状况的潜在应用提供了见解。
关于研究方法的更多信息：
研究团队利用了大量情感自然图像的数据集，并对成年志愿者进行了功能性磁共振成像，以捕捉观看图像时的大脑活动。参与者根据图像的情感价（积极、消极、中性）和唤醒水平对图像进行评估。通过在小体素水平上建模这些数据，研究人员揭示了基于刺激类别和情感价值的枕颞皮层中的不同表示，突出显示了大脑如何组织和处理情感刺激以指导行为反应。
