但与此同时 ， 也有越来越多的研究驳斥了这一观点 。 纽约大学的研究人员就发现 ， 仪器噪音的幅度远小于非周期性脑电活动 。 并且 ， 越来越多的证据表明 ， 无标度的脑电活动会给大脑功能带来益处 。
为了量化非周期性脑电活动 ， 科学家们做了不同的努力 。 一方面 ， 有科学家分解了原始的脑电图数据 ， 就像用棱镜将太阳光分成不同颜色 。 为此 ， 他们首先采用了傅立叶分析技术 。 在任何一段时间内绘制的数据都可以表示为三角函数的和 ， 例如正弦波 ， 而三角函数可以通过频率和振幅来表示 。
科学家可以将不同频率下的波幅绘制成一张图表 ， 即功率谱（power spectrum） 。 功率谱的幅度通常用对数坐标系表示 ， 因为它们的数值范围很大 。 对于纯随机的白噪声 ， 功率谱曲线相对平坦 ， 呈水平状态 ， 因为它在所有频率下都是近乎相同的 。
但神经活动产生的曲线具有负斜率 ， 因为低频脑电波的振幅更高 ， 而高频脑电波的强度则呈指数下降 。 这条曲线被称为1/f ， 表示频率和振幅具有反向关系 。 加拿大不列颠哥伦比亚大学的认知神经学家劳伦斯·沃德表示 ， 用这种方式分析脑电图数据 ， 类似于在一座公铁两用桥上用录音机记录声波 。
随机经过的汽车轮胎发出的嗡嗡声 ， 制造出非周期性的背景噪音；而列车每10分钟一次的鸣笛会产生具有峰值的周期性信号 。 在数据中 ， 这个信号明显比背景信号突出 。 一次突发性事件 ， 如长时间的鸣笛或车辆相撞 ， 就会在声波中产生明显的尖峰 ， 影响1/f的整体斜率 。
另一方面 ， 研究人员尝试开发工具来支持对于大脑噪音的研究 ， 加利福尼亚大学圣迭戈分校的认知科学和数据科学副教授布拉德利·沃伊特克就是其中的先行者 。 沃伊特克希望神经学家能利用软件从任何数据集中 ， 自动分离出周期性和非周期性的脑电波特征 ， 并寻找出有意义的1/f趋势线 。
因此 ， 通过与加利福尼亚大学圣迭戈分校和伯克利分校的神经科学家合作 ， 沃伊特克开发了一种软件 ， 可以分离出隐藏在非周期性脑电活动中的规律性脑电波 。 比如α波 ， 科学家对睡眠和清醒状态下的α脑电波已经进行了大量的研究 。
这为神经科学家提供了一种新的工具 ， 用于剖析有规律的脑电波和非周期性脑电活动 ， 以便理清它们在行为、认知和疾病中的作用 。
大脑噪音将带来什么？
可以说 ， 自发性大脑波动是一种不应被低估的工具 ， 其带来的影响和作用也正在超越人们的想像 。
首先 ， 借助沃伊特克的软件 ， 有研究人员发现 ， 快速眼动睡眠期间 ， 在受试者脑电图的非周期性噪音中 ， 高频脑电活动的下降速度比清醒时更快 。 换句话说 ， 功率谱斜率的绝对值更大 。 研究人员认为 ， 非周期性脑电活动可以作为衡量一个人意识状态的特定标志 。 像这种新的客观指标 ， 可能有助于了解昏迷患者的麻醉状态 ， 并改善治疗过程 。 其研究于2020年7月在线发表于eLife 。
还有一些使用沃伊泰克开发的软件所进行的研究 ， 其中包括对多动症药物疗效的调查 ， 以及基于性别差异对自闭症患者大脑活动的研究 。 他们和团队的其他成员在模拟数据库中测试了代码的性能 ， 肯定了利用此工具进行新研究的可能性 。
其次 ， 在《意识与大脑》一书中 ， 法国神经学家斯坦尼斯拉斯·德阿纳也提到：“神经元不仅能容忍噪声 ， 还能放大噪声 。 ”神经元的工作原理是放大认知波动 ， 甚至利用这些波动的噪声来帮助生成解决复杂问题的新方案 。 认知波动可能使我们更接近一个范式转变 ， 即“噪声是新的信号” 。
对这些认知波动的研究正引导研究人员以全新的方式进行心理健康治疗 。 研究人员认为 ， 这可能会在心理健康科学领域带来一些难以置信的突破 。 对这些认知波动的研究正引导研究人员以全新的方式进行心理健康治疗 。
研究人员开始尝试不再试图减少抗抑郁药引起的自发大脑波动 ， 而是尝试增加这些波动 。 这有些违反直觉 ， 因为自发波动和走神也会导致抑郁性的沉思和焦虑 。 然而 ， 通量理论认为 ， 这些消极的思维习惯会受到大脑中大量自发性波动的干扰 ， 而这种干扰会使一切放松下来 ， 使我们改变旧的习惯 。
在纽约大学的朗格尼成瘾卓越研究中心 ， 罗兰·格里菲思和斯蒂芬·罗斯给巴尔的摩和纽约市的80名重症癌症患者服用赛洛西宾 ， 超过四分之三的患者表示 ， 他们因害怕死亡而产生的抑郁和焦虑情绪得到了显著缓解 。 即使在治疗6个月后 ， 这样的改善效果仍然存在 ， 并且与自发波动的放大有关 。
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