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理解认知不仅需要解释哪些神经过程被激活，还需要阐明这些过程之间的关系如何随时间演变。我们检验了低维全脑动态的循环组织是否能够在激活幅度之外，进一步关联听觉识别行为。经过简短的学习阶段后，65 名参与者接受了脑磁图（MEG）检测，同时识别由三个、五个或七个声音组成的听觉序列；这些序列以原样呈现，或在早期或晚期对单个音调进行改变。基于源重建活动，源分离宽带脑网络估计（BROAD-NESS）识别出宽带潜在网络，并将其联合激活表示为多维状态空间中的轨迹；随后，采用复现量化分析刻画这些网络的时间组织。与发生改变的旋律相比，记忆过的旋律引发了更多复现状态，以及持续时间更长、更具确定性且更持久的复现结构，同时发散程度更低。在参与者层面，结构化复现始终与更高的准确率和更快的反应相关，而复现频率与行为之间则未呈现一致关联。在控制条件、旋律长度、二者的交互作用以及匹配后的均方根激活幅度后，复现指标使边际 R² 提高了 0.273。嵌套式参与者层面交叉验证使留出集预测误差降低了 11.81%（95% 置信区间：4.01%–17.65%）。这些发现支持一种认知观：认知表现关键取决于低维神经过程如何协同组织并随时间演变，而不仅仅取决于这些过程的激活强度。
leonardo.bonetti{at}clin.au.dk
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要理解认知，不仅需要解释哪些神经过程被调动，还需要阐明这些过程之间的关系如何随时间演变。我们检验了低维全脑动态的循环组织是否与听觉识别行为相关，且这种关联是否超越激活幅度的作用。经过简短的学习阶段后，65 名参与者接受了脑磁图（MEG）检测，同时识别由三个、五个和七个声音组成的听觉序列；这些序列以原样呈现，或对其中一个较早或较晚出现的音调进行单一改变。基于源分离的宽带脑网络估计（BROAD-NESS）从源重建活动中识别宽带潜在网络，并将其联合激活表示为多维状态空间中的轨迹；随后采用递归量化分析刻画其时间组织特征。与改变后的旋律相比，记忆中的旋律引发了更多重复出现的状态，以及持续时间更长、确定性更高且更持久的递归结构，同时发散程度更低。在参与者层面，结构化递归始终与更高的正确率和更快的反应相关，而递归频率与行为之间未呈现一致的关联。在控制条件、旋律长度、二者的交互作用以及匹配的均方根激活幅度后，递归指标使边际 R² 增加了 0.273。按参与者分组的嵌套交叉验证显示，留出数据的预测误差降低了 11.81%（95% CI：4.01%–17.65%）。这些发现支持一种认知观：行为表现关键取决于低维神经过程如何协同组织并随时间演变，而不仅仅取决于这些过程的激活强度。
利益冲突声明
作者……
已声明不存在利益冲突。
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本预印本的版权归作者/资助方所有；作者/资助方已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
本内容依据 CC-BY-ND 4.0 国际许可协议提供。
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发布于 2026 年 10 月 22 日。
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潜在神经过程的结构化复现可预测记忆再认表现
Konrad Fabritius Christensen，
Mathias Klarlund，
Gemma Fernandez-Rubio，
Mattia Rosso，
Sarah Streton，
Martina Schiassi，
Morten L Kringelbach，
Peter Vuust，
Leonardo Bonetti
bioRxiv
2026.10.16.759557；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.10.16.759557
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潜在神经过程的结构化复现可预测记忆再认表现
Konrad Fabritius Christensen，
Mathias Klarlund，
Gemma Fernandez-Rubio，
Mattia Rosso，
Sarah Streton，
Martina Schiassi，
Morten L Kringelbach，
Peter Vuust，
Leonardo Bonetti
bioRxiv
2026.10.16.759557；
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https://doi.org/10.64898/2026.10.16.759557
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关键词：听觉记忆 · 记忆识别 · 脑磁图 · 神经动态 · 复现量化分析
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.16.759557v1?rss=1