신경영상지능검사

Neuroimaging intelligence testing

신경영상 지능 검사는 인간의 지능을 평가하기 위한 신경영상 기법의 사용에 관한 것이다.과학자들은 IQ와 관련된 뇌 기능의 조사에 신경 영상화를 점점 더 많이 사용하기를 희망할 정도로 신경 영상화 기술이 발전했다.

아이큐 테스트

전통적인 IQ 테스트는 행동 샘플의 표준화된 배터리에서 시험자의 성능을 관찰한다.심리학자들이 IQ와 다른 삶의 결과들 사이의 상관관계를 체크하기 때문에 결과 IQ 표준 점수는 많은 조사의 대상이 된다.웩슬러 아이큐 테스트는 오랫동안 아이큐 테스트의 "골드 스탠더드"로 여겨져 왔다.[1]

활성화 영역을 보여주는 fMRI 데이터

지능의 신경 기반

다양한 이미지 기반 테스트 기술은 다른 지능의 징후를 찾아낸다.이 검토에서 분석된 지능의 유형은 유동 지능(gf), 일반 지능(g), 결정 지능(gc)으로, 초기 연구에서는 뇌 손상 환자의 정보를 활용하여 뇌의 특정 부위와 상관관계가 있는 지능 점수의 변화를 알아냈다.영상 기술이 발전함에 따라, 더 깊은 신경 분석 능력도 향상되었다.MRI 연구에서는 회색 물질의 양이 지능과 상관관계가 있다는 것을 밝혀내 뇌/머리 크기 및 지능에 관한 일반화를 위한 증거를 제공하고 있다.또한, PET와 fMRI 연구는 뇌의 특정 부위의 기능에 관한 더 많은 정보를 밝혀냈다.연구자들은 피실험자의 뇌 활동을 기록, 해석하여 다양한 과제를 완성함으로써 뇌의 특정 영역을 호출하는 직무의 유형(따라서 지능의 유형) 사이에 연관성을 끌어낼 수 있다.이것은 뇌의 일부가 어떻게 활용되는지를 아는 것이 신경 발달에 사용되는 구조와 위계에 대한 더 많은 정보를 드러낼 수 있기 때문에 흥미롭다.그것은 또한 신경계를 항해할 때 신경 신호의 경로에 관한 흥미로운 정보를 제공할 수 있다.이미지 기반 테스트는 연구자들이 특정 뉴런이 왜 연결되어 있는지, 그들이 실제로 목적적 방식으로 정렬되어 있는지, 그리고 결과적으로 그들이 손상되었을 때 어떻게 그러한 경로를 복구하는지를 발견할 수 있게 해줄 수 있다.[2]

일반적으로 지능연구에는 두 가지 유형이 있었는데, 바로 정신계측학과 생물학이다.생물학적 접근법은 신경영상화 기법을 사용하고 뇌 기능을 검사한다.정신측정학은 정신 능력에 초점을 맞춘다.이안 데리와 동료들은 이 기술들의 더 큰 중첩이 새로운 발견을 드러낼 것이라고 제안한다.[3]

사이코메트릭스

심리측정학(symetrics)은 심리측정에 특별히 전념하는 연구분야로, (i) 계측기 및 측정절차 구축, (ii) 측정에 대한 이론적 접근법의 개발 및 정교화라는 두 가지 주요 과제를 포함한다.뇌 기반 지능 테스트는 이 두 가지 측면 모두와 관련이 있다.현대 기술은 몇 가지 생물학적 특성에 초점을 맞추도록 진화했다: 뇌 ERP, 뇌 크기, 신경전도 속도.이러한 것들을 측정하기 위해 다양한 도구들이 사용되어 왔다.

뇌 이벤트 관련 잠재력(ERP)

뇌 ERPs는 심리적으로 흥미로운 프로세싱의 "시퀀싱"을 허용한다.이러한 사건 관련 잠재력은 감각, 인지 또는 운동 이벤트와 같은 특정 자극에 대한 뇌 반응을 측정한다.ERPs는 "정신 속도"와 비교했을 때 IQ와 부정적인 상관관계를 보였다.ERPs를 사용한 연구에 따르면 높은 IQ 개인은 일부 테스트 조건에서 응답 시간이 더 빠르고, 낮은 IQ를 가진 사람들과 다른 구별 가능한 ERP 파형을 가지고 있으며, ERP의 변동성이 적을 수 있다.변동성이 없다는 것은 IQ가 높은 개인이 다양한 시험 상황에서 좋은 점수를 받을 것임을 시사한다.[4]

ERP는 두피에 놓인 전극을 이용해 뇌의 전기적 활동을 측정하는 뇌파검사(EEG)를 이용해 측정할 수 있다.ERP 파형 자체는 많은 시행(100개 이상)의 평균 결과로부터 구성된다.평균은 무작위 뇌 활동으로 인한 신호 노이즈를 감소시켜 ERP만 남게 된다.[5]ERP의 장점은 자극과 반응 사이의 처리를 지속적으로 측정한다는 것이다.이러한 정보의 흐름을 갖는 것은 뇌의 전기적 활동이 특정 자극에 의해 어디에서 영향을 받고 있는지 알 수 있게 한다.[6]

뇌크기

연구원들은 MRI를 이용하여 뇌 크기의 체적 측정치를 얻을 수 있다.일부 연구는 특히 IQ 측면에서 뇌의 크기(볼륨을 의미함)와 지능의 관계를 설명하려고 노력해왔다.일반적으로 풀스케일 IQ와 언어 IQ는 퍼포먼스 IQ보다 뇌크기와 상관관계가 더 강한 것으로 나타났다.회색과 흰색이 서로 다른 IQ(언어 IQ를 가진 회색 물질과 성능 IQ를 가진 백색 물질)에 구체적으로 연관되어 있다고 생각하는 사람도 있지만, 그 결과는 일관되지 않았다.피질 내에서는 IQ와의 상관관계가 전두엽 회백질의 부피에 큰 영향을 받은 것으로 밝혀졌다.[4]

2009년 한 연구는 쌍둥이의 척추 내 부피 관계를 조사했다.고해상도 MRI 데이터를 활용해 뇌 구조 간 강한 유전적 연관성을 찾아냈다.구체적으로, 이 연구는 조직 유형이나 공간 근접성 및 유전자 사이에 강한 상관관계가 존재함을 시사한다.연구진은 쌍둥이 자녀의 뇌 크기 간 차이 또는 부족을 조사함으로써 유전자를 공유하는 개인(즉, 쌍둥이)이 유전적으로 관련이 없는 개인과 유사한 생리학적 뇌 특성을 보일 것이라는 결론을 도출했다.[7]이 연구는 뇌 구조와 크기의 유전적 영향에 대한 증거를 제공하는데, 두 가지 모두 어떤 식으로든 지능에 영향을 미친다고 여겨진다.

2006년의 또 다른 연구는 사후에 100개의 뇌를 조사하여 개인의 풀 스케일 웩슬러 성인 지능 척도 점수와 뇌 부위의 부피 사이의 관계를 조사했다.사망하기 전에, 피험자들은 언어 능력과 시각 공간 능력을 측정하는 WAIS 시험을 완료했다.뇌의 크기와 지능의 관계에 중요하다고 여겨지는 요소들은 나이, 성별, 그리고 반구 기능적 편중이었다.그들은 일반적인 언어 능력이 여성과 오른손잡이 남성의 뇌 용적과 상관관계가 있다는 것을 발견했다.그러나 모든 그룹과 능력과 볼륨의 관계를 찾을 수는 없었다.[8]

신경전도 속도

신경전도 속도(NCV)가 연구되어 다양한 결과를 얻었다.일부 연구자들은 "지능이 높을수록 '신경 효율'이 향상된다"는 가설을 세워왔다. 몇몇 연구에서는 신경전도 속도와 다차원 적성배터리(MAB) 점수 사이의 연관성을 제시했다.그러나 다른 연구들은 신경전도 속도와 반응시간(RT) 사이의 상관관계를 거의 발견하지 못하면서 이러한 주장에 도전장을 던졌다.[4]

레이븐의 프로그레시브 매트릭스

레이븐의 프로그레시브 매트릭스(RPM)는 난이도가 높아지는 객관식 문제 60개로 구성된 시험이다.RPM은 패턴 인식을 기반으로 하며 비언어 그룹 테스트로, 패턴을 완성하는 누락된 요소를 수험자가 식별해야 한다.그 시험은 추리 능력을 측정하기 위해 고안되었다.그런 다음 이러한 테스트의 결과는 영상 연구 결과와 짝을 이루며 관계를 도출한다. 즉, RPM 점수가 더 높고 특정 뇌 구조의 크기가 더 커진다.

레이븐의 진보적 매트릭스

레이븐의 진보성향 매트릭스(RAPM)는 gF를 측정하는 데 사용되는 36개 항목의 시험이다.RAPM은 새로운 문제 해결과 추론 능력의 차이를 시험한다.RPM과 마찬가지로 피실험자는 8가지 옵션 목록에서 3x3 매트릭스의 누락된 부분을 식별하여 패턴을 완성한다.[9]

N-백 작업 메모리(WM) 태스크

n-back WM 과제는 일반적으로 신경 이미지 생성 중 인지 활동을 측정하는 데 활용되었다.버지스 외 연구진에 따르면

"n-백 과업은 일반적으로 WM에서 정보를 업데이트해야 하는 것으로 생각되는데, 왜냐하면 참여자는 순차적으로 제시된 각 항목에 대해 (n이 미리 지정되어 있고, 일반적으로 1, 2, 3개 항목과 동일한) 제시된 항목과 일치하는지 판단해야 하기 때문이다."

MRI 기계 안에 있는 동안 피실험자들은 다양한 작업을 완료하도록 요청 받는다.그런 다음 MRI를 사용하여 뇌 활동을 캡처하고 기록하여 특정 뇌 반응을 각각의 n-back 작업과 쌍을 이루도록 한다.[9]

신경이미징 기법

펫

양전자 방출 단층 촬영은 감마선이 체내에 주입된 추적기에서 방출될 때 감마선을 검출한다.높은 방사능 영역이 높은 뇌 활동과 연관되어 있다는 가정 때문에 신경 이미지 생성에 유용하다.

CAT 스캔

컴퓨터 축단층촬영(CAT) 또는 컴퓨터단층촬영(CT)은 신체의 단층촬영 영상을 만든다.신경 이미지 생성 연구의 경우 컴퓨터로 처리된 X선을 사용하고 다른 구조에 의한 X선 차단량을 사용하여 뇌의 이미지 '슬릭'을 생성한다.CAT 스캔은 특히 뇌의 특정 구조의 크기(볼륨)를 결정하는 데 유용하다.[10]

글로벌 연결

2012년 워싱턴 대학의 한 연구 결과, 세인트 루이스는 전두엽 피질의 전지구적 연결성을 설명했다.글로벌 연결은 전두엽 뇌 네트워크의 구성요소가 다른 직무의 제어를 조정할 수 있는 메커니즘이다.콜 외는 다음과 같이 썼다.

"측면 전전두피질(LPFC) 영역의 활동은 높은 제어 수요 작동 메모리 작업에서 성능을 예측하고 높은 글로벌 연결성을 보이는 것으로 밝혀졌다.비판적으로, 전두엽 네트워크 내부와 외부의 연결을 포함하는 이 LPFC 지역의 글로벌 연결은 유동 지능의 개별적 차이와 고도로 선택적인 관계를 보여주었다."

측면 전두엽 피질은 뇌의 그 부분에 부상을 입은 사람들이 흔히 공통적인 문제를 가지고 있기 때문에 관심 영역이다. 왜냐하면 그들의 하루를 계획하는 것과 같은 매일의 일들.LPFC는 학교와 직장에서의 성공과 같은 미래의 결과를 예측하는 데 사용할 수 있는 '인지적 통제 능력'에 중요하다고 생각된다.판 덴 휴벨 등은 고등 정보기관 개인들이 보다 효율적인 전뇌 네트워크 조직을 고용하고 있다는 사실을 발견했다.이로 인해 인지 제어 능력은 이러한 전뇌 네트워크 특성에 의해 뒷받침될 수 있다는 생각을 하게 되었다.2012년 연구는 GBC 또는 가중치 중심성으로 알려진 신경 이미지 데이터에 대한 이론적 접근법을 사용했다.GBC는 연구자들이 특정 지역과 그 연결 범위를 자세히 살펴볼 수 있도록 했다.그 후 인간의 인지 통제와 지능에 있어서 각 지역의 역할을 검토하는 것이 가능했다.이 연구는 데이터를 수집하고 각 지역의 연결성을 조사하기 위해 fMRI를 사용했다.[11]

윤리적 함의

프라이버시와 기밀성은 신경 영상화 연구의 주요 관심사다.fMRI에 의해 생성되는 것과 같은 고해상도 해부학적 이미지를 사용하면 피실험자의 개인/의학적 프라이버시를 위험에 빠뜨리며 개별 피실험자를 식별할 수 있다.체적 MRI로 뇌와 얼굴의 표면 렌더링을 만들 수 있는데, 사진과 짝을 지어 개인을 식별할 수 있다.[12]

지능에 대한 신경생물학적 기초가 존재한다는 것은 (적어도 추론과 문제해결을 위한) 더욱 받아들여지고 있다.이러한 지능 연구의 성공은 윤리적 문제를 제시한다.일반인들의 큰 관심사는 인종과 지성의 문제다.인종 집단 간에는 거의 변화가 발견되지 않았지만, 지능 연구에 대한 대중의 인식은 인종 차별에 대한 우려에 의해 부정적인 영향을 받았다.인구 집단(인종 또는 민족)의 지능 차이를 조사하는 연구의 결과와 이러한 연구를 수행하는 것이 윤리적인지를 고려하는 것이 중요하다.한 집단이 다른 집단보다 생물학적으로 더 지능적이라는 연구 결과가 긴장을 유발할 수 있다.이는 신경과학자들이 인종 차별주의자로 인식될 수 있기 때문에 지능의 개인이나 집단의 차이를 조사하는 것을 꺼리게 만들었다.[13]

참고 항목

참조

  1. ^ 마이어 & 위버 2005, 페이지 219 ( 캠벨 2006, 페이지 66 없음:( Strauss, 셔먼 & Spreen 2006, 페이지 283 없음: Foote 2007, p. 468 Kaufman & Lichtenberger 2006, p. 7 Hunt 2011, p. 12
  2. ^ Gray, J. R.; Thompson, P. M. (2004). "Neurobiology of intelligence: science and ethics". Nature Reviews. Neuroscience. 5 (6): 471–82. doi:10.1038/nrn1405. PMID 15152197.
  3. ^ Deary, Ian J.; Austin, Elizabeth J.; Caryl, Peter G. (1 January 2000). "Testing versus understanding human intelligence". Psychology, Public Policy, and Law. 6 (1): 180–190. doi:10.1037/1076-8971.6.1.180.
  4. ^ a b c Deary, IJ; Caryl, PG (August 1997). "Neuroscience and human intelligence differences". Trends in Neurosciences. 20 (8): 365–71. doi:10.1016/S0166-2236(97)01070-9. PMID 9246731.
  5. ^ Rugg, edited by Michael D.; Coles, Michael G.H. (1996). Electrophysiology of mind event-related brain potentials and cognition (Reprinted. ed.). Oxford: Oxford University Press. ISBN 9780198524168. {{cite book}}: first=일반 이름 포함(도움말)
  6. ^ Luck, Steven J. (2005). An introduction to the event-related potential technique. Cambridge, Mass.: MIT Press. pp. 21–23. ISBN 978-0-262-62196-0.
  7. ^ Schmitt, JE; Wallace, GL; Lenroot, RK; Ordaz, SE; Greenstein, D; Clasen, L; Kendler, KS; Neale, MC; Giedd, JN (March 2010). "A twin study of intracerebral volumetric relationships". Behavior Genetics. 40 (2): 114–24. doi:10.1007/s10519-010-9332-6. PMC 3403699. PMID 20112130.
  8. ^ Witelson, S. F. (26 October 2005). "Intelligence and brain size in 100 postmortem brains: sex, lateralization and age factors". Brain. 129 (2): 386–398. doi:10.1093/brain/awh696. PMID 16339797.
  9. ^ a b Burgess, Gregory C.; Gray, Jeremy R.; Conway, Andrew R. A.; Braver, Todd S. (1 January 2011). "Neural mechanisms of interference control underlie the relationship between fluid intelligence and working memory span". Journal of Experimental Psychology: General. 140 (4): 674–692. doi:10.1037/a0024695. PMC 3930174. PMID 21787103.
  10. ^ Jeeves, Malcolm (1993). Mind fields : reflections on the science of mind and brain. Homebush West, NSW: Anzea Publishers. p. 21. ISBN 9780858925250.
  11. ^ Cole, M. W.; Yarkoni, T.; Repovs, G.; Anticevic, A.; Braver, T. S. (June 2012). "Global connectivity of prefrontal cortex predicts cognitive control and intelligence". J. Neurosci. 32 (26): 8988–99. doi:10.1523/JNEUROSCI.0536-12.2012. PMC 3392686. PMID 22745498.
  12. ^ Kulynych, J (December 2002). "Legal and ethical issues in neuroimaging research: human subjects protection, medical privacy, and the public communication of research results". Brain and Cognition. 50 (3): 345–57. doi:10.1016/S0278-2626(02)00518-3. PMID 12480482.
  13. ^ Gray, Jeremy R.; Thompson, Paul M. (1 June 2004). "Neurobiology of intelligence: science and ethics". Nature Reviews Neuroscience. 5 (6): 471–482. doi:10.1038/nrn1405. PMID 15152197.