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인지 신경 과학: 역사 및 연구 방법

지난 반세기 동안 이루어진 엄청난 기술 발전은 이전에는 존재하지 않았던 연구 분야의 발전을 가능하게 했습니다. 이 기사에서 우리는 검토 할 것입니다 인지 신경 과학의 정의, 목적, 역사 및 연구 방법, 뇌를 연구하는 많은 과학의 통합 결과.

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인지신경과학이란?

인지 신경 과학은 인간 마음에 대한 이해를 주요 목표로 삼고 있습니다. 특히, 이 분야는 인지 현상(및 관찰 가능한 징후)과 인지 현상이 기반으로 하는 뇌 구조 간의 관계를 식별하는 것을 목표로 합니다. 다시 말해, 이 과학은 인지의 생물학적 기초를 추구합니다..

이를 위해 인지신경과학 학생들은 뇌영상분석, 신경생리학, 수학, 행동 유전학, 컴퓨터 과학, 정신의학, 심리 측정, 실험 심리학 및 유용.

이 학문의 연구 분야 인지심리학과 크게 겹친다.. 뇌를 연구하는 고급 방법의 개발은 이 심리학 분야와 다른 심리학 분야 사이의 화해를 선호했습니다. 정신과와 같은 해부학 및 신경계 기능에 관심이 있는 과학으로 인해 그들.

어떤 인지 과정을 연구합니까?

인지 신경 과학의 관심 분야에서 틀을 잡은 인간 경험의 과정과 측면 중에서 학습, 언어, 지능, 창의성, 인식, 주의력, 기억력, 감정, 의사 결정, 공감, 사회적 인지, 자신의 신체에 대한 인식 또는 수면-각성 주기.

인지 신경 과학과 특히 관련이 있는 측면은 다음과 같은 분석입니다. 인지 결핍 뇌 병변 및 변화가 있는 사람들에게 존재하기 때문에 신경학적 손상과 인지 및 행동 장애 사이의 관계 결과는 영향을 받는 영역에 따라 달라지는 기능을 추론할 수 있습니다.

한편, 발달인지신경과학은 뇌에서 일어나는 변화를 분석하는 학문으로, 결과적으로 임신에서 출생에 이르기까지 평생 동안인지 기능과 그에 상응하는 행동이 나타납니다. 노화.

이 분야의 역사

우리가 과학의 역사를 분석하면 인지 신경과학의 여러 선례를 찾을 수 있습니다. 그 중에서도 각 정신 기능을 영역에 귀속시키려는 Franz Gall의 골상학이 두드러진다. 뇌 외에 John Hughlings Jackson의 국소화 이론이나 송곳 와이 베르니케 뇌 손상에.

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그러나 오늘날 우리가 알고 있는 이 패러다임의 통합은 근본적으로 인지심리학과 신경심리학의 대중화, 기능적 자기 공명 영상 또는 양전자 방출 단층 촬영과 같은 신경 영상 기술의 개발과 밀접하게 관련되어 있습니다.

이러한 방법론적 발전은 뇌와 인지 사이의 관계에 관한 많은 학문 분야의 기여를 통합하는 데 도움이 되었습니다. 따라서 인지신경과학은 1960년대와 1980년대 사이에 학제간 패러다임으로 등장 사용 가능한 모든 기술을 활용하여 인간의 마음을 연구할 수 있었습니다.

George Miller와 Michael Gazzaniga는 1970년대 후반에 "인지 신경 과학"이라는 용어를 만들었습니다. 그때까지 인지주의 중심의 심리학과 신경과학은 독립적으로 발전했고 두 지식을 통합한 연구는 거의 없었습니다.

최근 수십 년 동안 인지 신경 과학의 시작에서 전형이었던 뇌 국소화에 대한 강조는 인지 기능이 실제로 무엇인지에 대한 연구: 시스템 전체에 걸쳐 매우 복잡하고 널리 분포된 일련의 프로세스 매우 강한.

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연구 기법 및 방법

인지 신경과학의 연구 방법은 이 학문이 파생된 과학의 분과만큼이나 다양합니다. 그러나 현재로서는 사용에 특별한 관심이 있습니다. 뇌의 해부학과 기능을 연구하기 위한 신경 영상 기술.

그런 의미에서 기능적 자기공명영상은 특히 주목할 만하다. 뇌의 다른 영역에서 혈류의 변화를 통해 신경 세포, 또는 그만큼 뇌파검사, 두피에 전극을 배치하여 뇌의 전기적 활동을 측정하는 것으로 구성됩니다.

물리적 자극과 감각 사이의 관계에 대한 연구로 정의되는 정신 물리학 도발, 망각 또는 지각과 같은인지 과정의 초기 분석에서 기본이었습니다. 귀의. 현재 그 방법 중 일부는 경두개 자기 자극과 같은 인지 신경 과학의 틀 내에서 사용됩니다.

가까운 과거에는 의 실험적 및 탐색적 사용과 같이 최근 컴퓨터 과학에 기반한 기술이 발전했습니다. 계산 모델, 인공 지능 또는 가상 현실. 반면에 인지 및 행동 유전체학은 인지 신경과학에 매우 관련성 높은 데이터를 제공하고 있습니다.

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