MEG解码人类注意力动态调控

注意力是大脑克服并行处理能力限制的关键机制。以往研究在非人灵长类动物中通过侵入性电生理记录发现，注意力选择以节律性方式运作，主要涉及α（约8-12 Hz）和θ（约4-5 Hz）频段。然而，人类中能否通过非侵入性手段捕获这种精细的控制信号，以及它们如何适应任务需求变化，尚不明确。

本研究利用高精度脑磁图（MEG）结合机器学习，解码了人类在三种不同空间线索任务中隐蔽注意力的空间焦点。任务通过操纵线索有效性和无效试次切换规则，考察了注意力的动态调整。结果显示，MEG信号能够可靠地解码注意力的位置，且解码模式随任务需求动态变化。

该研究首次非侵入性展示了人类注意力的动态和任务依赖性调控，为理解注意力的神经机制提供了新视角。值得注意的是，本文为预印本，尚未经过同行评审。