Дешифровка эмоционального ландшафта спонтанных мыслей

Прорывное исследование показывает, что возможно декодировать эмоциональное содержание спонтанных мыслей с использованием изображений мозга и машинного обучения. Это инновационное исследование может открыть путь к прогрессу в диагностике психического здоровья, предоставляя возможность заглянуть в эмоциональные основы грез и праздных мыслей.

Исследовательские группы использовали персональные истории, прочитанные испытуемыми во время сеансов фМРТ, для обучения моделей машинного обучения предсказывать эмоциональный тон и личную значимость их спонтанных мыслей. Ключевые области мозга, такие как передняя извилина и кора срединной области внутрибольничного гребня, оказались инструментальными в прогнозировании личной значимости, в то время как левое височно-теменное соединение и дорсомедиальная часть лобной коры предсказывали эмоциональную окраску мыслей.

Исследование, которое включает новый подход к пониманию того, как мозг человека обрабатывает эмоции во время ненаправленного мышления, даёт представление о основах нашего внутреннего повествования и эмоционального опыта. Оно демонстрирует, что даже когда разум бродит без конкретных задач, он занимается сложным взаимодействием эмоций и соображений, которые являются личными и значимыми для индивидуумов.

Изучая естественную активность мозга во время чтения историй и фаз покоя, исследователи разработали модели, которые могут точно предсказывать субъективный эмоциональный опыт. Эти результаты не только расширяют понимание умственных процессов, но также показывают потенциал для улучшения оценки и лечения психических состояний путем проникновения в эмоциональные измерения наших самых личных мыслей.

Исследование, проведенное Ким Хон Чжи и Ву Чунг-Ваном из Института базовых наук при сотрудничестве с Эмили Финн из Дартмутского колледжа, подчеркивает важность расшифровки эмоций в спонтанном потоке мыслей, намекая на неиспользованный потенциал оценки психического здоровья и понимания индивидуальных психологических различий.

The source of the article is from the blog dk1250.com

Privacy policy
Contact