案例研究：面部熟悉和学习的神经机制
曹等人（2024）最近发表在《细胞报告》上的研究“人类杏仁核和海马体中面部熟悉度和学习的神经机制”研究了面部熟悉度与学习的神经基础。研究人员将人类杏仁核和海马体中的单神经元记录与同步眼动追踪相结合。本案例研究概述了在此类研究中将眼动追踪与皮层电图（ECoG）相结合的好处，强调了这种结合的方法如何更全面地理解面部识别等认知过程。
皮层电图眼动追踪方法
曹等人研究的核心涉及记录接受药物难治性癫痫治疗的神经外科患者的单个神经元。这种直接的神经记录为理解神经元反应提供了无与伦比的时间和空间分辨率。然而，认知过程，尤其是那些涉及面部识别等视觉刺激的过程，并不仅仅是内部的。他们经常受到明显行为的影响，并反映在明显行为中，如眼球运动。
眼动追踪与皮层电图相结合的好处
研究人员使用SR ResearchEyelink 1000 Plus眼动仪。眼动追踪数据的加入使研究人员能够：
- 确认注意力和参与度：眼动追踪可以直接衡量参与者在看什么，以及他们是否积极关注刺激。在人脸识别的背景下，这确保了参与者确实专注于所呈现的人脸，而不是转移视线或脱离任务。这对于验证神经对视觉刺激的反应至关重要。
- 调查注视模式：该研究分析了眼睛、嘴巴和鼻子等特定感兴趣区域（ROI）内的注视密度。虽然曹等人的主要神经发现集中在表征距离而不是眼球运动调节上，但这些数据可以揭示在熟悉与不熟悉的面部处理过程中，注意力是如何在面部特征上分布的。不同的注视模式可能表明熟悉面孔和新面孔的不同处理策略。
- 识别潜在的混淆：眼动追踪可以帮助识别参与者可能不完全遵守任务指示的情况，或者他们的视线不稳定，可能会影响神经数据的质量。
- 桥接神经活动和显性行为：通过将神经活动与眼球运动相关联，研究人员可以深入了解大脑过程和可观察行为之间的相互作用。尽管曹等人的论文只注意到面部熟悉度对“眼球运动的微弱调节”，但这一发现本身是有价值的，表明虽然对熟悉度的神经反应是稳健的，但在特定的任务条件下，显性视觉扫描模式可能没有那么明显的区别。在其他情况下，更强的相关性可能会突出神经信号如何驱动特定的眼球运动，或者眼球运动如何影响神经处理。
ECoG提供了对局部大脑活动的详细见解，而眼动追踪则为视觉注意力的动态分配提供了一个窗口。结合这些方法可以更全面地了解认知过程，研究人员不仅可以研究大脑在做什么，还可以研究视觉信息是如何通过眼球运动被主动采样和处理的。这种集成方法丰富了对神经数据的解释，并加强了对人脸识别和学习等复杂行为的结论。
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