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2016年3月31日星期四

研究方向:流体智能(Gf)和NAA的多元关联-更多的P-FIT模型支持

当鸣则已一鸣惊人。 今天第二次发布 研究研究增强了P-FIT智能神经模型的重要性。

 
流体智能与NAA的多元关联

  1. 瑞安·J·拉森(Ryan J.Larsen)1
+ 作者单位
  1. 1贝克曼先进科学技术学院
  2. 2神经科学计划
  3. 3心理学系, 伊利诺伊大学香槟分校, 伊利诺伊州厄巴纳, 美国
  4. 4海伦·威尔斯神经科学研究所, 加州大学伯克利分校, 加利福尼亚伯克利, 美国
  5. 5心理学系, 艾伯塔大学, 艾伯塔省埃德蒙顿,加拿大
  1. 与Aki Nikolaidis的地址对应。电子邮件: [email protected]

抽象

了解神经和代谢 流体智能的相关性不仅可以帮助科学家 表征认知 涉及情报的过程,但同时也 提供有关改善液体智能的干预方法的见解。 Here 我们使用磁共振波谱成像 (MRSI) to measure N-乙酰天门冬氨酸(NAA),一种生化试剂 神经能量产生和效率的标志。我们使用校长 components analysis (PCA)来检查NAA在 额叶和顶叶与液体智力有关。我们发现 左外侧额叶顶成分 可以预测流体智力,并且与大脑大小无关, 另一个 流体智能的重要预测因子。这些 结果表明,左运动区起着关键作用。 visualization 和空间认知所需的计划和 推理,我们将在 Parieto-Frontal 情报集成理论。

2015年12月22日,星期二

对P-FIT智能神经模型(Gf和Gwm)的更多研究支持

另一项研究与其他研究很好地结合在一起,支持智力的顶-额叶整合(P-FIT)神经模型,特别是参与流体推理(Gf)和工作记忆3d捕鱼达人(Gwm)的网络,但不支持Gs。  Click 这里 用于以前的P-FIT相关职位。 为P-FIT模型提供一些支持的研究数量不容忽视。

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2012年2月26日,星期日