科学发明问题解决的脑机制再探，本文主要内容关键词为：机制论文,科学论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
分类号 B842；B845 DOI：10.3724/SP.J.1041.2016.00331 1 引言 创造性是人类的一项独有才能，对于社会文化的进步和社会经济的发展具有重要作用。研究者一致认为创造性在定义上包含新颖性和有用性两个关键成分(Barron，1955；Jung，Mead，Carrasco，&Flores，2013；Sternberg & Lubart，1993)。但是在实验室研究中，由于环境的限制很难主观要求受试者创造出真正现实有用的产品或想法，想要研究那些对社会历史具有巨大影响的创造发明的产生过程就极为困难或者说不可能。Boden(1994)指出不管一个想法在历史上曾出现过多少次，只要对当前个体而言是新颖的就可以称之为创造性，因此可以将现实生活中发生过的重大科学发明实例作为实验材料，在实验室研究中设置适当的条件，诱发受试者重现科学发明的产生，以对其进行研究，有利于提高实验研究的生态学效度。 创造性的发生是一个全脑参与多脑区协作的复杂过程，需要多种认知功能和心理资源的协同作用，这给创造性神经机制的研究带来极大困难和挑战。以往研究使用发散思维和顿悟问题解决等任务探索了创造性的认知神经机制(Dietrich & Kanso，2010)。比如通过比较发散思维任务(说出一个物体尽可能多的用途)和智力任务，研究者发现二者在电生理学特征(Fink，Benedek，Grabner，Staudt，& Neubauer，2007；Jau
ovec & Jau
ovec，2000a，b)和前额叶激活模式上存在显著差异(Carlsson，Wendt，& Risberg，2000)。其他研究者利用字谜、谜语和远距离联想等顿悟问题解决任务(Bowden，Jung-Beeman，Fleck，& Kounios，2005；Jung-Beeman et al.，2004；Luo & Niki，2003；Qiu et al.，2010)，发现顿悟主要与海马、前扣带回、前额叶、右侧前部颞上回、楔前叶和枕下回等脑区有关。范亮艳等人(2014)在研究中要求被试完成人脸设计任务和人脸复制任务(前者涉及更多的创造性成分)，结果发现人脸设计任务更多地激活了内侧前额叶、额中回、右侧颞上回、前扣带回、双侧海马和楔前叶。总结这些研究可以看出，创造性是一个全脑参与的复杂认知过程，涉及不同脑区间的功能协作。 虽然上述研究对于理解创造性的本质具有重要作用，却很少有研究触及现实生活中发生的科学发明的神经基础。个中原因可能是此类现象发生的鲜见以及难以复制和捕捉，导致有关研究少之又少，因此亟须一个研究的突破口。从科学创造发明的例子(比如鲁班受到齿状草叶的启发而发明锯子，瓦特受到跳动壶盖的启发而改进蒸汽机等)可以发现，科学史上不乏此类由于原型启发导致创造发明的实例，而对该过程的研究必会加深科学发明问题解决实质的理解。国内学者张庆林等(张庆林，田燕，邱江，2012；张庆林，邱江，2005；张庆林，邱江，曹贵康，2004)根据其提出的顿悟的“原型启发”理论，从现实世界发生过的科学发明实例中筛选材料，编制成《科学发明创造实验问题材料库》(朱丹，罗俊龙，朱海雪，邱江，张庆林，2011)，该材料库包含84项来源于现实生活的科学发明例子，在材料特点上具有较高的生态学效度。该理论认为在顿悟问题的解决过程中，如果能够在头脑中激活恰当的“原型”(草叶或壶盖)及其包含的“关键启发信息”(边缘齿状很锋利或者蒸汽推动壶盖跳动)，那么顿悟就能够发生(张庆林，邱江，2005；张庆林等，2004)。创造性问题解决离不开已有知识的储备和对已有知识的利用和创新，“原型”本质上就是已有知识在头脑中的表征或存储，“原型启发”本质上就是运用旧知识过程中的创造新知识。通过提供原型让被试学习科学发明问题有关的原型材料，在一定程度上保证了被试之间在问题解决时具有同样的知识储备(内容相同、记忆的新近程度相同)，控制了被试问题解决时由于旧知识储备的不同带来的影响，比以往的顿悟研究更能反映创造新知识的过程。 朱丹等人(2011)在研究中收集科学领域内新近发生的科学发明创造实例，这些实例满足原型启发特征、新颖(类似关于鲁班和瓦特等的常识性实例不在此范围)和通俗易懂(不涉及太专业的知识)三个标准，在提供原型和不提供原型两种条件下考察科学发明问题解决，结果表明科学发明问题解决过程具有明显的原型启发效应。Luo和Li等人(2013)在研究中比较新近发生的科学发明实例(比如科学家受到鲨鱼皮的启发而发明了阻力极小的泳衣)和常识性实例(比如鲁班和瓦特的例子)的问题解决过程，并同时利用功能性磁共振技术记录解决过程的大脑活动，结果发现舌回和楔前叶两个脑区在科学发明问题解决中显示出较强的激活。虽然其他研究利用类似材料也对科学发明问题解决过程的影响因素进行了探索(Tong，Li，Dai，Nusbaum，& Zhang，2013；Tong，Zhu，et al.，2013；田燕，罗俊龙，李文福，邱江，张庆林，2011；朱海雪等，2012)，但以往研究只是从不同的侧面分别对科学发明问题解决的神经机制进行了探索，在实验范式和任务设置等方面存在某些差异，导致获得的结果也很难进行直接比较，从这个意义上来说在科学发明问题解决的神经机制方面目前还缺乏共识，亟须脱离实验任务限制的脑影像研究的出现。 自从Biswal，Yetkin，Haughton和Hyde(1995)做出的开创性工作以来，静息态功能磁共振成像研究在最近的20年间得到迅速发展(Buckner，2012；Buckner，Andrews-Hanna，& Schacter，2008；Fox & Raichle，2007)。该方法不受实验任务的限制和制约，能够可靠地测量到大脑内在的自发活动(Damoiseaux et al.，2006；Zuo et al.，2010)。研究者借助静息态脑成像技术对与创造性有关的脑功能连接进行研究，发现了一些有趣的结果。比如，Takeuchi等人(2012)在研究中使用基于种子点的功能连接分析方法，将内侧前额叶作为种子点，发现内侧前额叶和后扣带回之间的功能连接强度与个体在发散思维任务上的成绩显著正相关。Wei等人(2014)使用类似方法，以内侧前额叶作为种子点，发现内侧前额叶和左侧颞中回之间的功能连接强度与个体在托兰斯创造性思维测验上的得分显著正相关。 已有的关于创造性的静息态研究多采用基于种子点的功能连接方法，以期发现创造性过程中不同脑区之间的联系。但是，该方法仅对与创造性有关的长距离功能连接进行了探索，缺乏对脑区内自发BOLD(Blood Oxygenation Level Dependent)信号的局部活动特性的关注。此外，在采用基于种子点的功能连接方法时，种子点选取的差异会影响研究的结果。局部一致性(Regional Homogeneity，ReHo)方法在静息态功能成像研究中被广泛使用(Zang，Jiang，Lu，He，& Tian，2004)，反映了静息状态下某一给定体素与其相邻体素之间神经元活动的一致性(Zang et al.，2004)。该方法利用肯德尔和谐系数(Kendall's Coefficient Concordance，KCC)计算脑内每一体素(voxel)与其周围相邻体素间时间序列的一致性，其值越高表明局部脑区神经元活动在时间上越趋于同步(Zang et al.，2004)。已有研究表明ReHo和多种认知能力或个体特质有关，比如反应抑制能力(Tian，Ren，& Zang，2012)和智力(Wang，Song，Jiang，Zhang，& Yu，2011)等。另外该方法对各种神经病理学疾病也具有较强的敏感性，比如阿尔兹海默病(Liu et al.，2008)和精神分裂症(Liu et al.，2006)等。低频振幅(Amplitude of Low Frequency Fluctuation，ALFF)是静息态研究常用的另一指标(Zou et al.，2008)，通过计算全脑每一体素低频振荡的幅度大小，来表示每个体素的BOLD信号强度，从能量代谢的角度反映静息状态下神经元自发活动水平的高低(Zang et al.，2007)。目前该方法已经被用于个体认知能力研究，比如工作记忆(Zou et al.，2013)等。另外该方法也可以反映各种精神病理学疾病引起的大脑自发活动的改变，比如儿童多动症(Zang et al.，2007)和抑郁症(Zhu et al.，2012)等。 为了探索科学发明问题解决的神经机制，本研究拟利用静息态脑成像技术，综合采用ReHo和ALFF两种分析方法，选取发生在现实生活中的具有较高生态学效度的科学发明问题材料(详见实验材料部分)，研究科学发明问题解决的神经机制，以探明静息状态下大脑自发活动与创造性之间的关系。 2 方法 2.1 被试 通过网络广告招募16名西南大学在校大学生(平均年龄21.19±1.76岁)，其中男性8人(平均年龄21.38±1.99岁)，女性8人(平均年龄21.00±1.60岁)。所有被试皆口头报告没有任何生理或心理疾病史，视力或矫正视力正常，实验前未接触过实验材料。实验开始前向被试详细介绍该研究的研究过程和注意事项，待被试知情了解后自愿签订知情同意书。实验结束后给予被试适当报酬。该研究所有试验程序和处理皆通过了学术伦理委员会的审查。 2.2 实验材料 实验材料分为两类，一类是科学发明问题材料，一类是常规性问题材料(材料同Luo，Li，et al.，2013)。科学发明问题材料是从《科学发明创造实验问题材料库》(朱丹等，2011)中选取的36个题目，该材料库的问题选自最近发生的科学发明创造实例，所有材料都满足通俗易懂和不涉及专业领域知识的条件。每个材料包含两个部分：原型和问题。下面是36个科学发明问题材料的2个样例。 测试题目1： 原型：莲叶表面有许多微小的突起，水滴不能在叶子表面流散，只能凝成水珠滑走，这样水珠就会把尘土带走。 问题：汽车上的尘土用清水不易洗净，而加了化学洗涤剂又容易腐蚀车的表面。汽车的表面如何设计才更容易用水清洗灰尘? 测试题目2： 原型：南极企鹅在站立行走时显得笨拙，但扑倒在地，把肚子贴到冰面上，摩擦力极小，蹬动双腿就能达到每小时30公里的时速。 问题：在南极冰原上，汽车的轮胎会打滑，使用防滑链不起作用，甚至履带车的履带也会打滑，如何设计一种适合冰原的机械化运输工具? 由于被试先前并未知晓答案，只有在原型材料的启发下，通过积极主动思考，才能想到解决问题的方法。虽然这些实例在科学史上曾发生过，但由于发生时间的新近性，其解决方法被试并不知道，对于被试而言是首次想到的方法。在这一点上，Boden(1994)曾指出“实验室中所说的创造性是针对个人创造性而言的，不管某个想法在历史上或者社会上出现过多少次，只要对某个个体来说是头一次出现就可以称为创造性”。此材料库在以往研究中已得到广泛应用(Luo，Du，et al.，2013；Luo，Li，et al.，2013；Tong，Zhu，et al.，2013)。 为了降低一般问题解决过程对科学发明问题解决过程带来的影响，我们对应选择了29个几乎没有难度的常规性问题，此类问题经常在教科书或者媒体上出现，具有较高的熟悉度，被试可以很轻松的解决这些问题。下面是29个常规性问题材料的两个样例。 测试题目1： 原型：章鱼脚上长着吸盘，它利用肌肉收缩排出吸盘内的水，产生吸力，捕捉食物。有时甚至能吸住比自己体重大20倍的重物。 问题：我们经常需要将饰品挂在玻璃窗上，用黏性物质粘改变悬挂位置后很难清除。怎样方便地将饰品挂在玻璃上? 测试题目2： 原型：一盆花掉在地上，花盆摔得粉碎，但花的根部完好，花木的根系纵横交错，把松软的泥土牢牢地连在了一起，泥土被根紧紧地箍着，还保持着花盆的模样。 问题：混凝土是水泥与石子的混合物。拥有较强的抗压强度，但是抗拉强度较低，不能建设高层建筑与大跨度桥梁。怎样提高混凝土的抗拉强度? 对于创造性材料来说，被试需要提取头脑中新近学习的原型知识，并建立对应原型和问题之间的联系，进而产生新的问题解决思路。对于常规性材料来说，被试仅需要提取头脑中已有的知识和问题解决思路，不需要产生新的解决方法。因此通过计算两类材料的问题解决正确率，可以反映被试科学发明问题解决能力和常规性问题解决能力。 为了确保实验材料的有效性，我们要求两组被试在两种条件下试着解决问题材料。在无原型条件下，我们随机选择了30名被试(14名女性，平均年龄23.5岁，年龄范围21～25岁)，要求他们在没有原型材料的情况下直接解决问题材料，发现科学发明问题材料的正确率为18.5％，常规性材料的正确率为81.5％。在有原型条件下，我们随机选择了30名被试(15名女性，平均年龄22.6岁，年龄范围20～24岁)，要求他们在学习某一原型材料后解决对应的问题材料，发现科学发明问题材料的正确率为83.1％，常规性材料的正确率为82.9％。本研究所使用的所有材料由课题组精心编制而成，并被用于其他研究中(Luo，Li et al.，2013；朱丹等，2011)。 2.3 实验程序 为了和现实生活中问题解决的情况相符合，提高实验范式的生态学效度，我们采取“学习原型-解决问题”的两阶段实验范式。正式实验前一天将所有被试集中在实验室，统一发放纸质学习材料，要求他们学习并记忆理解实验中涉及的所有原型，标准为能达到正确回忆的程度，并由专门培训的主试检查记忆效果。从而保证所有被试具有相同的、与实验任务有关的知识储备，排除了由于旧知识不同而带来的实验结果的差异。正式实验当天要求被试解决对应的科学发明问题，让被试根据学习过的原型知识解决这些问题。实验开始前向被试详细说明回答问题的要求，并告知纸笔写下的解决方法必须包括两部分：解决科学发明问题所用到的原型和如何运用原型解决当前的科学发明问题。实验具体流程为：屏幕上首先呈现2～6s“+”，随后呈现一个科学发明问题6s，要求被试根据学习原型中的一个解决当前问题，想到答案后按“1”键，否则不按键。随后，屏幕上呈现一个参考答案2s，要求被试判断自己想到的答案和所呈现的答案是否一致，一致按“1”键，不一致按“2”键(见图1)。直到解决完所有科学发明问题材料和常规性问题材料。扫描结束后，要求被试将扫描过程中想到的问题答案写在答题纸上。实验采用E-Prime软件呈现刺激和记录反应时。 2.4 实验评分方法 实验开始前向被试详细说明回答问题的要求，并告知纸笔写下的解决方法必须包括两部分：解决科学发明问题所用到的原型以及如何运用原型解决当前的科学发明问题。然后对被试写下的答案进行0、1评分(未能解决问题记0分，想到恰当原型并正确解决问题记1分)。被试正确解决的问题个数即为被试在科学发明问题解决和常规问题解决上的成绩。
图1 实验流程图 2.5 数据采集 静息态数据使用3.0T西门子磁共振成像仪(Siemens Medical，Erlangen，Germany)获得。扫描开始前告知被试在整个扫描过程中头不要动，闭眼休息(Wang，Yan et al.，2011)。让被试更换实验室专用服装，以避免衣服上的金属物体对被试安全和成像质量的影响，同时取下被试佩戴的金属首饰或者假牙等。使用专用耳塞降低设备运行噪音的干扰，并使用块状泡沫固定被试头部减少头动影响。 数据使用EPI(Gradient-echo Echo Planar Imaging，EPI)序列获得，参数为：层数(slices)=32，重复时间(repetition time，TR)=2000ms，回波时间(echo time，TE)=30ms，反转角(flip angle)=90°，视野(field of view，FOV)=220mm×220mm，层厚(slice thickness)=3mm，层间距(slice gap)=1mm，矩阵(matrix)=64×64，体素大小(voxel size)=3.4mm×3.4mm×4mm。在8分零4秒的时间内共获得242个连续图像。 2.6 数据预处理 静息态数据使用DPARSF软件(http：//www.restfmri.net/forum/DPARSF)(Yan & Zang，2010)进行预处理(Zang et al.，2004)。具体流程包括：人工检查每个被试的数据质量，查看是否有扫描不全或者存在伪影的被试数据；将原始DICOM数据转换为NIFTI数据格式；为了避免磁共振信号开机时的不稳定和被试刚刚进入扫描仪的不适应带来的影响，删除前十个时间点的数据；所有剩余的232个时间点的图像进行时间层校正、头动校正并标准化到MNI标准空间，标准化后的体素大小是3mm×3mm×3mm，将所有头动大于3mm和3度的被试数据删除(删掉一个被试数据)；对数据进行滤波(0.01～0.08Hz)和去线性漂移。对于ReHo，基于去线性漂移后的数据计算每个体素和周围26个体素间的肯德尔和谐系数，然后进行高斯平滑(FWHM=8mm)和Fisher Z转换。对于ALFF，基于空间标准化后的数据进行高斯平滑(FWHM=8mm)，以减少标准化后个体间差异，然后对数据进行滤波(0.01～0.08Hz)和去线性漂移，在全脑范围内计算ALFF，并对ALFF进行Fisher Z转换。 2.7 统计分析 使用SPM8(http：//www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/)的多元回归分析功能分别计算ReHo和ALFF与个体科学发明问题解决能力之间的关系。个体科学发明问题解决的正确率作为感兴趣变量，性别和年龄作为无关变量进行控制。同样分别分析ReHo和ALFF与个体常规问题解决正确率之间的关系，性别和年龄作为协变量进行控制。 由于脑成像数据分析过程中存在多重比较而使结果带有误差，因此我们使用REST软件包(http：//www.restfmri.net)(Song et al.，2011)中的AlphaSim程序对研究中所有脑影像数据结果进行多重比较校正，以降低统计推断犯错误的概率。多重比较校正的未校正阈限设置为p＜0.005，平滑核设置为8mm，进行10000次的蒙特卡洛模拟，从而得到p＜0.05校正水平时最小团块应大于51个体素。另外使用G*Power软件(http：//www.gpower.hhu.de)计算多元回归分析结果的统计检验力(statistical power)。 3 结果 3.1 行为数据结果 首先对年龄、科学发明问题解决正确率和常规性问题解决正确率做独立样本t检验，以检验是否存在性别差异，结果发现3个变量上均没有显著的性别差异(ps＞0.05)。具体为，在年龄上，男性被试的平均年龄为21.38±2.00岁，女性被试的平均年龄为21.00±1.73岁，男女之间没有显著差异(p=0.706)；在科学发明问题上，男性被试的平均正确率为57.64％±16.25％，女性被试的平均正确率为48.02％±18.20％，男女之间没有显著差异(p=0.299)；在常规性问题上，男性被试的平均正确率为71.55％±15.94，女性被试的平均正确率为62.07％±11.95，男女之间没有显著差异(p=0.212)。 然后对科学发明材料的正确率和常规性材料的正确率做配对样本t检验，结果发现常规性材料的问题解决正确率(67.13％±14.56％)显著大于科学发明材料的问题解决正确率(53.15％±17.28％，p＜0.001)，该结果表明两类材料存在难度上的差异，反映了材料选取的有效性。 3.2 脑成像数据结果 3.2.1 ReHo分析结果 在全脑范围内，将ReHo值分别与科学发明问题解决正确率和常规性问题解决正确率进行多元回归分析，将性别和年龄作为协变量进行控制。结果发现，左侧前扣带回和右侧额中回的ReHo值与科学发明问题解决正确率正相关，而右侧中央后回的ReHo值与科学发明问题解决正确率负相关(表1和图2)。ReHo值和常规性问题解决正确率正相关的脑区有右侧枕中回、右侧前扣带回、左侧额中回、左侧角回和右侧额中回；负相关的脑区是中央前回(表2和图3)。 由于在实验流程上，静息态数据是在被试解决完两类问题后采集的，大脑自发活动可能会受到两者的影响，因此为了降低解决常规问题对解决创造性问题相关脑区的污染，我们接着进行了另一个多元回归分析，将性别、年龄和常规问题解决正确率作为协变量进行控制，依然发现左侧前扣带回的ReHo值和科学发明问题解决正确率正相关(坐标x=-6，y=42，z=-3；团块大小=81体素；t=6.78；
=0.79；1-β=0.97；图4)，其他没有发现显著正相关或者负相关的脑区。另外，将性别、年龄和科学发明问题解决正确率作为协变量进行控制，没有发现任何脑区的ReHo值和常规性问题解决正确率显著相关。因此结果重点突出了左侧前扣带回在科学发明问题解决中的作用。
图2 ReHo和科学发明问题解决正确率显著相关的脑区 注：彩图见电子版，下同
图3 ReHo和常规性问题解决正确率显著相关的脑区
3.2.2 ALFF分析结果 首先对ALFF与科学发明问题解决正确率进行多元回归分析，将性别和年龄作为协变量进行控制。结果发现，左侧前扣带回的ALFF值与科学发明问题解决正确率正相关，而右侧楔前叶的ALFF值与科学发明问题解决正确率负相关(表3和图5)。该结果和ReHo分析的结果类似。同时为了降低解决常规问题对解决科学发明问题相关脑区的影响，我们将性别、年龄和常规问题解决正确率作为协变量进行控制，分析ALFF与科学发明问题解决正确率之间的关系，结果没有发现任何显著结果，但我们将阈值调整后发现左侧前扣带回(坐标x=-6，y=45，z=3；团块大小=17体素；t=4.82；图6)的ALFF和科学发明问题解决正确率有相关趋势，该脑区和ReHo分析的结果区域(坐标x=-6，y=42，z=-3)基本重叠。另外没有发现和常规性问题解决正确率显著相关的脑区。
图4 ReHo和科学发明问题解决正确率显著相关的脑区(控制常规性问题解决正确率)
图5 ALFF和科学发明问题解决正确率显著相关的脑区
图6 ALFF和科学发明问题解决正确率显著相关的脑区(控制常规性问题解决正确率) 4 讨论 研究通过选取高生态学效度的科学发明问题材料，采用高空间分辨率的功能磁共振成像技术，利用被广泛使用的ReHo和ALFF两种指标，研究科学发明问题解决的神经机制，为进一步理解创造性的本质提供数据支持。在ReHo分析中，我们发现左侧前扣带回和右侧额中回的ReHo值与科学发明问题解决正确率正相关，而右侧中央后回的ReHo值与科学发明问题解决正确率负相关，进一步分析发现左侧前扣带回与科学发明问题解决正确率之间的正相关关系不受常规性问题解决正确率的影响。即被试解决科学发明问题的成绩越好，前扣带回的ReHo值越高。对ALFF的分析印证了这一发现，结果同样发现前扣带回的ALFF和科学发明问题解决正确率正相关。两种静息态脑影像数据指标的一致发现说明前扣带回在科学发明问题解决过程中的重要作用，这一结果与以往研究发现相一致。 较高的前扣带回自发活动可能和原型启发式问题解决过程中的思维定势打破和新异联系形成有关。以往ERP和fMRI方面的研究证据已经表明前扣带回在打破思维定式和形成新异联系中的作用。国内研究者使用中国传统字谜作为材料，采用“学习-测试”的原型启发实验范式促发顿悟问题的解决，结果发现有顿悟和无顿悟相比诱发出不同的ERP成分(Mai，Luo，Wu，& Luo，2004；Qiu，Li，Jou，Wu，& Zhang，2008；Qiu，Li，Yang，et al.，2008；邱江，罗跃嘉，吴真真，张庆林，2006)，而偶极子定位的结果均发现这些差异波来源于前扣带回，由此推测前扣带回可能参与了顿悟问题解决中思维定势的打破过程。罗劲(2004)在研究中使用传统字谜作为材料，也发现包括前扣带回、额叶、颞叶以及海马在内的广泛脑区在顿悟式问题解决上有更强激活，作者指出思维定势的打破是顿悟问题解决的关键过程之一，而该过程主要依赖于前扣带回与左腹侧额叶。Aziz-Zadeh，Kaplan和Iacoboni(2009)使用易位词任务(将一个英文单词的字母位置变换顺序后让被试想出这些打乱的字母可以组成什么词，比如：“oxmia”可以组成“axiom”)研究顿悟式问题解决和搜寻式问题解决在大脑激活上的差异，结果发现顿悟式问题解决比搜寻式问题解决更多激活了双侧脑岛(insula)、右侧前额叶(prefrontal cortex)和前扣带回。Kounios等(2006)在研究中使用复合远距离联想(Compound Remote Association，CRA)任务发现顿悟问题解决更多激活了前后部扣带回以及后部颞上回。朱海雪等人(2012)在研究中使用科学发明问题作为研究材料，也发现ACC在打破原型表征形成的定势上具有重要作用。基于以上研究，我们认为在“学习-测试”实验范式中，由于被试一次性学习了所有原型知识，而原型知识和问题在字面上并不相似，因此问题解决时会陷入思维僵局，而ACC在打破思维定式并形成新异联系的过程中具有关键作用。 较高的前扣带回自发活动还可能和科学发明问题解决过程中较高的信息加工需求有关。当被试在面对科学发明问题的时候，需要从学习过的原型中提取适当的材料并建立新异联系，前扣带回可能参与了这一信息提取过程。Tulving等(1994)在研究中发现提取学习过的句子会增加左侧前扣带回的血流量。Jung等(2010)在一项综述性研究中也指出前扣带回在信息的内部选择中具有重要作用。另外，在头脑中寻找适当原型、建立新异联系和形成答案的加工过程增加了工作记忆负荷。Bunge，Ochsner，Desmond，Glover和Gabrieli(2001)在研究中发现前扣带回和较大的工作记忆负荷有关。还有研究表明产生创造性故事和非创造性故事相比具有较多的信息加工需求和较大的工作记忆负荷，而前扣带回在这一过程中具有重要作用(Howard-Jones，Blakemore，Samuel，Summers，& Claxton，2005)。因此我们认为，在科学发明问题解决过程中，前扣带回可能还涉及原型的提取和选择加工。 在ReHo分析中，我们发现右侧额中回的ReHo值与科学发明问题解决正确率正相关。额叶在创造性任务中的作用得到了个体差异研究的支持，主要是比较高低创造性个体在创造性任务上的不同激活模式。比如Ch
vez-Eakle，Graff-Guerrero，García-Reyna，Vaugier和Cruz-Fuentes(2007)的研究比较了在托兰斯创造性问卷上成绩较高的被试和成绩较低的被试在局部脑血流量上的差异，发现创造性成绩较高的被试在右侧额中回、左侧额下回和左侧眶额皮层等的脑血流量也较高。也有研究发现在要求被试编造创造性故事和非创造性故事时，编造创造性故事更多地激活了两侧额叶(Howard-Jones et al.，2005)。研究认为右侧额中回可能反映了工作记忆负荷的增加，并且和情境性记忆的提取有关(Howard-Jones et al.，2005)。结合本研究的实际情况，我们认为该结果可能反映了被试在解决创造性问题时，需要利用更多的工作记忆资源，对学习过的原型进行提取，以促进问题的成功解决。另外我们还发现右侧中央后回的ReHo值与科学发明问题解决正确率负相关。中央后回是顶叶的主要结构，是初级运动皮层所在地。研究发现中央后回可能反映了个体对感觉信息的整合能力(Malouin，Richards，Jackson，Dumas，& Doyon，2003)。创造性过程需要尽可能地排除来自感觉信息的干扰，而长时间的专注于当前正在进行的问题解决中，这一能力是进行创造性思维的重要意志品质。本研究的结果可能反映了被试在解决科学发明问题的过程中，需要抑制额外信息的干扰而集中于当前问题上，所以表现出右侧中央后回的ReHo与科学发明问题解决正确率的负相关。 在ALFF分析中，我们发现右侧楔前叶/楔片的ALFF与科学发明问题解决正确率负相关。楔前叶是默认脑功能网络的一个关键区域，在执行任务时会表现出失活的状态(Task-induced Deactivation，TID)。该结果和以往关于默认网络涉及创造性的研究结论相一致(Fink et al.，2010)。Takeuchi等(2011a)在研究中也发现个体的发散思维能力和楔前叶的局部脑血流量负相关。楔前叶降低的TID状态可能反映了被试对任务无关信息提取的失败(Takeuchi et al.，2011b)，在本研究中，被试想要解决当前遇到的科学发明问题，就必须从记忆中提取和当前问题有关的信息，同时排除大量无关信息的干扰。在这一点上，该结果与以往研究发现的楔前叶涉及从记忆中进行信息提取加工有关的结论一致。(Dobbins & Wagner，2005；Qiu et al.，2010) 5 结论和不足 研究采用具有较高生态学效度的科学发明问题材料，使用“学习-测试”的两阶段实验范式，运用静息态脑成像技术对科学发明问题解决的脑机制进行了研究。ReHo和ALFF两种数据指标的结果一致指向前扣带回与科学发明问题解决正确率之间的正相关，该结果进一步强调了前扣带回在顿悟问题解决过程中的作用，为进一步揭示科学发明问题解决的神经机制提供了部分证据，是首个利用两种静息态数据指标对科学发明问题解决进行系统分析的研究。当然研究也存在某些不足，比如，没有采集科学发明问题解决之前的静息态脑数据，不能对问题解决前后大脑自发活动状态的异同进行对比分析；没有结合其他常用的创造性测量手段(如发散思维任务、创造性倾向测验等)对被试的创造性能力进行综合分析，从而使结果只能限制在科学发明问题解决过程中；虽然创造性材料使用的科学发明问题是新近发生的，但是并没有考虑个人视角下的个体差异，同样，常规性材料对于某些被试来说可能也并不“常规”。因此未来的研究可以结合其他创造性测量手段，在避免材料选择造成的个体差异的基础上，开展科学发明问题解决前后大脑静息状态自发活动异同的研究，从而得到外部效度更高的研究结论。
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