【团队新作】你的人格气质，能打几分？
2018/9/12 17:00:00 中国科学院自动化研究所

    

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     由此启发，中国科学院自动化研究所研究人员基于Brainnetome脑网络组图谱得到全脑功能连接特征，并结合先进的特征选择及稀疏回归的机器学习方法，对360名大学生的四种气质评分进行了个体化水平预测和多中心验证，预测值与真实值的相关性达到~0.6的水平。此外，结合HCP公共数据集中类似的人格特性指标，上述HA和NS对应的预测模型可以直接推广到新的数据集。如图所示，分别成功地预测情绪稳定性(neuroticism)及外倾向性(extraversion)这两种人格特性指标。

    

     对四种气质个性评分具有预测性能的脑功能连接，及其在独立数据集中的预测推广

     研究工作由中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室隋婧教授与蒋田仔教授团队合作完成。博士生姜荣涛为第一作者，相关文章于2018年8月发表于知名刊物Neuroimage。隋婧教授团队在基于脑影像的个体化预测领域已经开展了一系列基础研究工作，目前在人类的多种认知能力预测、抑郁症的非药物治疗疗效预测以及多种脑疾病的纵向治疗预测领域已经取得了多项成果。

     研究结果显示，上述具有预测性能的脑区主要集中在前额叶皮层、海马、杏仁核、基底神经节、扣带回等与情绪控制及奖赏环路密切相关的脑区，且四种气质个性指标表现出相似的脑功能模式，这可能是由于他们彼此受相同的基因所调控。此外，研究还揭示了前额叶-边缘系统环路在人类气质个性中所起的重要作用，有助于加深对相关疾病(如孤独症、药物成瘾等)发病机制的理解。

    

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     综上所述，作为一种客观影像学特征，人脑功能连接蕴含的丰富信息对于人格、气质等人类内在特性具有较强的预测性能，也是探索人类个体认知能力、个性发展、以及开展相关脑疾病早期风险预警和疗效预测的一项有力工具。

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     来源：自动化所脑网络组

     编辑：鲁宁

     排版：王思雯

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