由 UCL 和 UCLH 研究人员领导的一个团队绘制了大脑中支持我们解决问题的能力而无需先前经验的部分——也称为流体智力。
流体智力可以说是人类认知的决定性特征。它预测教育和职业成功、社会流动性、健康和长寿。它还与许多认知能力相关，例如记忆力。
流体智力被认为是涉及“主动思维”的一个关键特征——一组复杂的心理过程，例如涉及抽象、判断、注意力、策略生成和抑制的过程。这些技能都可以用在日常活动中——从组织晚宴到填写纳税申报单。
尽管流体智力在人类行为中起着核心作用，但关于它是单一认知能力还是一组认知能力，以及它与大脑关系的性质，仍然存在争议。
为了确定大脑的哪些部分对于某种能力是必需的，研究人员必须研究该部分缺失或受损的患者。由于识别和测试局灶性脑损伤患者的挑战，这种“损伤缺陷映射”研究很难进行。
因此，以前的研究主要使用功能成像 (fMRI) 技术——这可能会产生误导。
这项新研究由 UCL 皇后广场神经病学研究所和 UCLH 研究人员国立神经病学和神经外科医院领导，并发表在Brain上，使用 Raven Advanced 研究了 227 名患有脑肿瘤或大脑特定部位中风的患者渐进矩阵 (APM)：最完善的流体智力测试。
该测试包含难度递增的多项选择视觉模式问题。每个问题都呈现出不完整的几何图形模式，需要从一组多个可能的选择中选择缺失的部分。
然后，研究人员引入了一种新颖的“损伤缺陷映射”方法来解开中风等常见脑损伤形式的复杂解剖模式。
他们的方法将大脑区域之间的关系视为一个数学网络，其连接描述了区域因疾病过程或共同认知能力的反映而一起受到影响的趋势。
这使研究人员能够将认知能力的大脑图谱与损伤模式区分开来——从而使他们能够绘制大脑的不同部分，并根据受伤情况确定哪些患者在流体智力任务中表现更差。
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