'បណ្តាញនាឡិកា' ជួយយើងប្តូរទៅជាស្វ័យប្រវត្តិ

បណ្តាញរបៀបលំនាំដើមមានសកម្មភាពក្នុងកំឡុងពេលសល់

តើអ្នកអាចស្រមៃមើលថាតើការយកពន្ធតាមរបៀបណាដើម្បីឱ្យមានការពិតគិតអំពីសកម្មភាពតូចតាចដែលអ្នកចូលរួមក្នុងរៀងរាល់ថ្ងៃ?

សំណាងល្អគំនិតរបស់យើងត្រាច់ចរហើយយើងស្រមើស្រមៃនៅពេលធ្វើការភារកិច្ចជាប្រចាំដូចជាការបើកបរទៅធ្វើការធ្វើការងូតទឹកឬស្រោចទឹករុក្ខជាតិ។ គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ផ្នែកដូចគ្នានៃខួរក្បាលត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ទៅនឹងការស្រមើស្រមៃនិងការចូលទៅក្នុងកម្មវិធីដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិដែលមានមូលដ្ឋានលើអង្គចងចាំ: បណ្តាញរបៀបលំនាំដើម (DMN) ។

លើសពីនេះទៀតការស្រាវជ្រាវថ្មីបានបង្ហាញថា DMN ដើរតួយ៉ាងសំខាន់នៅក្នុងរបៀបស្វ័យប្រវត្តិ។

បណ្តាញរបៀបលំនាំដើម

DMN ឬ "បណ្តាញថ្ងៃព្រហ្មចារី" ត្រូវបានរីករាលដាលនៅលើតំបន់ចម្រុះ, ជាប់ទាក់ទងគ្នានៃតំបន់ Cortex រួមទាំង frontal, parietal និង lobes ខាងសាច់ឈាម។ Cortex គឺជាស្រទាប់ខាងក្រៅ នៃខួរក្បាល

ជាងនេះទៅទៀត DMN ត្រូវបានបែងចែកជា 3 ផ្នែករងសំខាន់ៗ:

  1. ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ ventral prefrontal cortex
  2. cortex frontal medial dorsal
  3. ស្រោម cerulated ក្រោយ cingulated និង precursus ជាប់គ្នាបូក cortex parietal នៅពេលក្រោយ (ពោលគឺតំបន់ Brodmann 39)

Cortex entorhinal ក៏ត្រូវបានគេភ្ជាប់ទៅ DMN ផងដែរ។

អ្វីដែលសំខាន់នោះគឺស្រោមអនាម័យពីមុននៅខួរក្បាលនិងមានគំនិតស្មុគស្មាញឥរិយាបថនិងអារម្មណ៍។

ដូចនឹងរឿងរ៉ាវជាច្រើនក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្រ្តដែរការរកឃើញរបស់ DMN គឺមានភាពធូររលុង។ នៅឆ្នាំ 1997 ការប្រើប្រាស់ការថតអេកូអេកូអេកូដែលជាប្រភេទនៃការស្រាវជ្រាវលើខួរក្បាល, Shulman និងសហសេវិកបានរកឃើញថាបើប្រៀបធៀបទៅនឹងស្ថានភាពឈប់សម្រាក លំហូរឈាមនៅលើតំបន់បណ្តុំនៃខួរក្បាល ត្រូវបានកាត់បន្ថយខណៈពេលដែលធ្វើការសម្តែងថ្មីដោយមិនសំដៅទៅលើខ្លួនឯង។ - ភារកិច្ចដឹកនាំ។

ចំណាំ, ការថយចុះលំហូរឈាមនៅក្នុងតំបន់ខួរក្បាលទាំងនេះមានន័យថាសកម្មភាពថយចុះ។

នៅឆ្នាំ 2001 Raichle និងមិត្តរួមការងាររបស់គាត់បានយកជំហានដ៏សំខាន់មួយទៀតក្នុងការកំណត់ថាសកម្មភាពទាំងនេះថយចុះមិនមែនជាឧបសគ្គទេដែលពួកគេមិនបានធ្វើសកម្មភាពនៅក្នុងរដ្ឋដែលនៅសេសសល់ដែលបណ្តាលមកពីគំនិតមិនអាចគ្រប់គ្រងបានដោយពិសោធន៍។

នៅក្នុងអត្ថបទពិនិតឡើងវិញឆ្នាំ 2015 ដែលមានចំណងជើងថា "បណ្តាញរបៀបលំនាំដើមរបស់ខួរក្បាល" Raichle សរសេរដូចខាងក្រោម:

យើងបានប្រើការវាស់ស្ទង់វិតាមីនអេកូ (PET) នៃលំហូរឈាមក្នុងតំបន់និងការប្រើអុកស៊ីសែនដើម្បីបង្ហាញដោយការបង្កើតលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរំលាយអាហារសម្រាប់ការធ្វើសកម្មភាពដែលបង្ហាញពីការថយចុះសកម្មភាពក្នុងកំឡុងពេលបំពេញការងារមិនត្រូវបានធ្វើឱ្យសកម្មនៅក្នុងរដ្ឋដែលនៅសេសសល់នោះទេ។ អត្ថបទរបស់យើងមានចំណងជើងថា 'របៀបលំនាំដើមនៃមុខងារខួរក្បាល' ។ យើងសន្និដ្ឋានថាតំបន់ខួរក្បាលបានកត់សម្គាល់ថានឹងបន្ថយសកម្មភាពរបស់ពួកគេក្នុងកំឡុងពេលដែលត្រូវការការយកចិត្តទុកដាក់។ កិច្ចការគោលដៅដែលបានកំណត់មិនត្រូវបានធ្វើសកម្មភាពនៅក្នុងរដ្ឋដែលនៅសេសសល់នោះទេប៉ុន្តែជាការចង្អុលបង្ហាញពីអង្គការដែលមិនទាន់ស្គាល់ពីសកម្មភាពក្នុងខួរក្បាលឬកំពុងបន្ត។

នៅឆ្នាំ 2015 ការរកឃើញរបស់ DMN បានបង្កើតបានជិត 3000 ឯកសារលើប្រធានបទនេះ។ យើងបានដឹងថា DMN គឺសកម្មបំផុតនៅពេលដែលមនុស្សត្រូវបានទុកចោលតែម្នាក់ឯងជាមួយនឹងគំនិតរបស់ពួកគេឬធ្វើសកម្មភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិប្រតិកម្មនិងការរៀនសូត្រតាមបរិបទជាក់លាក់នៅក្នុងបរិយាកាសមានស្ថេរភាពដូចជាការមើលភាពយន្តឬបើកបររថយន្តតាមបណ្តោយផ្លូវដែលធ្លាប់ស្គាល់។ បរិយាកាសទាំងនេះគឺជារដ្ឋដែលក្រោកឈរនៅពេលដែលមនុស្សមិនផ្តោតលើពិភពលោកខាងក្រៅ។ ផ្ទុយទៅវិញនៅក្នុងបរិយាកាសពិសោធន៍ដែលត្រូវបានគេគិតថាការយកចិត្តទុកដាក់យ៉ាងខ្លាំងនិងការយល់ដឹងដូចជាការរកមើលរូបភាពផ្ដុំរូប - DMN មានសកម្មភាពតិចតួច។

តួនាទីជាច្រើនរបស់ DMN នៅតែត្រូវបានបកស្រាយ។ DMN ត្រូវបានភ្ជាប់ទៅនឹងការចងចាំនិងការចងចាំការចងចាំក៏ដូចជាដំណើរការសង្គមនិងខ្លួនឯង។ DMN ក៏ត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ទៅនឹងការគិតអំពីអនាគតផងដែរ, ការរំលឹកពីអតីតកាលនិងភាពច្នៃប្រឌិត។ យោងតាមលោក Raichle នៅមនុស្សការស្រាវជ្រាវបានបង្ហាញថា DMN "ពន្លឿនដំណើរការដែលគាំទ្រការព្យាបាលអារម្មណ៍ (VMPC) សកម្មភាពស្មារតីខ្លួនឯង (DMPC) និងការរំលឹកបទពិសោធន៍មុន ៗ " ។

នៅក្នុងការសិក្សាឆ្នាំ 2009 ដែលត្រូវបានចេញផ្សាយនៅក្នុង ការចងក្រងខួរក្បាលមនុស្ស លោក Uddin និងសហអ្នកនិពន្ធសរសេរដូចខាងក្រោមទាក់ទងនឹង DMN: "ទោះបីជាវាអាចមានទ្រឹស្ដីទូលំទូលាយមួយដែលនឹងពន្យល់ពីសមត្ថភាពរបស់បណ្តាញក្នុងការគាំទ្រដល់មុខងារចម្រុះបែបនេះភាពញឹកញាប់កាន់តែច្រើនគឺ ថាបណ្តាញរបៀបលំនាំដើមមានចំណែករងឬបណ្តាញរងខុសៗគ្នា។ "

គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ក្នុងអំឡុងពេលសមាធិសកម្មភាព DMN មានការថយចុះ។ ការរកឃើញនេះសមហេតុផលព្រោះការធ្វើសមាធិគឺជាពេលវេលានៃការថយចុះការគិតផ្លូវចិត្តនិងគំនិតខ្លួនឯង។ ក្នុងអំឡុងពេលសមាធិមនុស្សម្នាក់ផ្តោតលើបទពិសោធន៍ភ្លាមៗនិងបង្វែរការយកចិត្តទុកដាក់ពីការរំខាន។

DMN និងស្វ័យប្រវត្តិ

DMN ត្រូវបានគេមើលឃើញជាលើកដំបូងថាជាព័ត៌មានដែលកើតឡើងយ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងបរិយាកាសខាងក្រៅនិងខាងក្នុងរបស់មនុស្ស។ ដោយសារតែ DMN ត្រូវបានកំណត់អត្តសញ្ញាណជាលើកដំបូងនៅក្នុងរដ្ឋដែលនៅសេសសល់វាជាការល្បួងឱ្យគិតថា DMN គឺគ្រាន់តែទទួលខុសត្រូវចំពោះការស្រមើស្រមៃ, ការវង្វេងស្មារតីនិងគំនិតដោយឯកឯងប៉ុណ្ណោះ។ ការយល់ដឹងដោយខ្លួនឯងជារឿយៗជាប់ទាក់ទងនឹងគំនិតអំពីអតីតកាលនិងអនាគតកាលដែលជាការយល់ដឹងពីតួនាទីរបស់ DMN ផងដែរ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ DMN ដើរតួយ៉ាងសំខាន់ក្នុងស្មារតី។

នៅក្នុងការសិក្សាឆ្នាំ 2017 មានចំណងជើងថា "ការរួមចំណែករបៀបលំនាំដើមដើម្បីដំណើរការព័ត៌មានដោយស្វ័យប្រវត្តិ" Vatansever និងសហអ្នកនិពន្ធបានរកឃើញថា DMN ពិតផ្លាស់ប្តូរខួរក្បាលទៅ autopilot ការចងចាំដែលមានមូលដ្ឋាននៅពេលដែលយើងយល់កិច្ចការមួយ។ អ្នកនិពន្ធបង្កើតនូវគ្រោងការណ៍ដែលអាចធ្វើបានសម្រាប់ដំណើរការនេះ។

Vatansever និងសហអ្នកនិពន្ធសន្មតថាខួរក្បាលរបស់យើងមានខ្សែដើម្បីបន្តការប្រមើលមើលព្រឹត្តិការណ៍ខាងក្រៅ។ យើងតែងតែធ្វើឱ្យមានភាពមិនប្រក្រតីជានិច្ចនៅក្នុងបរិស្ថានដើម្បីបង្កើតជាមូលដ្ឋាននៃការរំពឹងទុករបស់យើង។ ការរំពឹងទុកទាំងនេះត្រូវបានប្រើដើម្បីជូនដំណឹងដល់ការសម្រេចចិត្តរបស់យើងហើយបកស្រាយព្យាករណ៍និងអនុវត្តលើការទាមទារបរិស្ថាន។

ជាការពិតណាស់សកម្មភាពខាងក្នុងនៃខួរក្បាលជាពិសេស DMN ដែលប្រើផ្នែកមួយនៃការផ្គត់ផ្គង់ថាមពលខួរក្បាលរបស់យើងត្រូវបានស្នើឱ្យឆ្លុះបញ្ចាំងពីគំរូផ្ទៃក្នុងរបស់ពិភពលោកដែលអាចជួយក្នុងការបកស្រាយបរិយាកាសរបស់យើង។ ទោះបីជាដំណើរការនៃការទស្សន៍ទាយបែបនេះអាចបង្កើតបានជាយន្តការទូទៅដែលខួរក្បាលដំណើរការព័ត៌មានទាំងស្រុងក៏ដោយអ្វីដែលអាចសម្គាល់ភាពខុសគ្នារវាង DMN គឺជាសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការផ្តល់នូវកន្លែងធ្វើការរួមមួយសម្រាប់ការប្រមូលផ្តុំព័ត៌មានជាមួយនឹងមុខងារភ្ជាប់និងមុខងារទូលំទូលាយរបស់វាទៅនឹងខួរក្បាលនិងខួរក្បាលដែលនៅសល់។ ជាពិសេសការចូលដំណើរការរបស់ខ្លួនទៅកាន់ព័ត៌មានដែលមានមូលដ្ឋានលើការចងចាំ។ សមត្ថភាពសមាហរណកម្មនៃ DMN នេះត្រូវបានគេគិតថាជាលក្ខណៈសម្គាល់នៃស្មារតីដែលកម្រិតដែលត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ពីមុនទៅនឹងភាពសុចរិតរបស់ DMN ។

នៅក្នុងការស្រាវជ្រាវ, អ្នកស្រាវជ្រាវនៅសាកលវិទ្យាល័យ Cambridge បានជ្រើសរើសអ្នកចូលរួម 28 នាក់ឱ្យចូលរួមក្នុងភារកិច្ចខណៈពេលកំពុងដេកនៅក្នុងម៉ាស៊ីនស្កេន MRI ។ អ្នកចូលរួមត្រូវបានបង្ហាញចំនួនសន្លឹកបៀបួនសន្លឹកហើយត្រូវបានស្នើឱ្យផ្គូផ្គងសន្លឹកបៀមួយសន្លឹកជាមួយសន្លឹកបៀបួនសន្លឹក។ កាតគោលដៅអាចផ្គូផ្គងដោយពណ៌រូបសណ្ឋានឬលេខហើយអ្នកចូលរួមត្រូវតែគិតអំពីក្បួនសម្រាប់ផ្គូផ្គង។ ម៉ាស៊ីនស្កេន MRI ដែលមានមុខងារបានវាស់កម្រិតអរម៉ូនអុកស៊ីសែននៅក្នុងខួរក្បាលដែលបម្រើជាប្រូកស៊ីសម្រាប់សកម្មភាពខួរក្បាល។

មានពីរដំណាក់កាលនៅក្នុងការងារនេះ។ ដំណាក់កាលទី 1 គឺជាការទិញដែលអ្នកស្ម័គ្រចិត្តរៀនដើម្បីផ្គូរផ្គងច្បាប់តាមរយៈការសាកល្បងនិងកំហុសឆ្គង។ ដំណាក់កាលទីពីរគឺជាកម្មវិធីមួយដែលអ្នកស្ម័គ្រចិត្តទាំងនោះបានបង្កើតច្បាប់រួចហើយហើយឥឡូវនេះកំពុងអនុវត្តវា។

អ្នកស្រាវជ្រាវបានរកឃើញថាអំឡុងពេលនៃដំណាក់កាលនៃការទិញបណ្តាញបណ្តាញយកចិត្តទុកដាក់នេះគឺជាសកម្មភាពសកម្មបំផុត។ បណ្តាញយកចិត្តទុកដាក់ត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ទៅនឹងដំណើរការនៃការយកចិត្តទុកដាក់ព័ត៌មាន។ នៅក្នុងដំណាក់កាលនៃការដាក់ពាក្យសុំ, នៅពេលដែលអ្នកចូលរួមបានដឹងពីច្បាប់រួចហើយហើយគ្រាន់តែបានអនុវត្តវា, DMN គឺសកម្មជាងមុន។

អ្នកស្រាវជ្រាវក៏បានសង្កេតឃើញថាអំឡុងដំណាក់កាលនៃការអនុវត្តនោះទំនាក់ទំនងរវាងសកម្មភាពនៅក្នុង DMN និងផ្នែកនៃខួរក្បាលដែលជាប់ទាក់ទងនឹងការចងចាំដូចជាហ៊ីកូពីប៉ូ (Hippocampus) កាន់តែលឿនអ្នកចូលរួមអាចឆ្លើយតបទៅនឹងកិច្ចការបានកាន់តែលឿន។ ការស្រាវជ្រាវនេះបានបង្ហាញថាអំឡុងដំណាក់កាលនៃការដាក់ពាក្យសុំ, ខួរក្បាលត្រូវបានជ្រាបចូលទៅក្នុងការចងចាំហើយឆ្លើយតបទៅនឹងភារកិច្ចដោយប្រើក្បួនពីការចងចាំ។

វាបង្ហាញថា DMN ជាមួយនឹងការរួមផ្សំគ្នារបស់វានៅទូទាំងខួរក្បាលជួយបង្កើតក្របខ័ណ្ឌសកម្មនៅក្នុងខួរក្បាល។ ក្នុងបរិបទដែលបានបង្កើតឡើងនិងពេលវេលានៃការក្រោកឈរនៃការសម្រាកឬទម្លាប់, DMN ធ្វើការព្យាករណ៍តាមការចងចាំហើយដូច្នេះអនុញ្ញាតិឱ្យយើងដំណើរការនៅលើស្វ័យប្រវត្តិ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយនៅពេលដែល DMN មិនអាចទស្សន៍ទាយពីអនាគតក្នុងវិធីដែលអាចជឿទុកចិត្តបានស្វ័យប្រវត្តិស្វ័យប្រវត្តិប្តូរទៅរបៀប "ដោយដៃ" និងផ្នែកខ្លះនៃខួរក្បាលរបស់យើងដែលដំណើរការព័ត៌មានដែលត្រូវការការយកចិត្តទុកដាក់ត្រូវយកមកវិញ។

យោងតាមក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវបានអោយដឹងថាក្របខ័ណ្ឌនេះដែលបានបង្កើតឡើងដោយ DMN អាចផ្តល់ជូននូវ "បណ្តុំដ៏សំខាន់មួយដើម្បីពន្យល់មិនត្រឹមតែសកម្មភាពដែលកំពុងបន្តរបស់ DMN នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌ" សម្រាក "ដែលមានស្ថេរភាពនោះទេប៉ុន្តែថែមទាំងការចូលរួមចំណែករបស់វាចំពោះអន្តរកម្មសង្គម (ឧទាហរណ៍ទ្រឹស្តីនៃចិត្តវិចារណញាណ, និងការគិតគូរប្លង់) ការគិតខ្លួនឯងនៃភាពច្នៃប្រឌិតនិងភាពខុសគ្នានៃដែននៃការយល់ដឹងដទៃទៀតដែលទាំងអស់តម្រូវឱ្យមានការប្រើប្រាស់ព័ត៌មានដែលបានរៀនសូត្រសម្រាប់ព្យាករណ៍អំពីពិភពលោកជុំវិញយើង។

ផលប៉ះពាល់

ដូចតួនាទីរបស់ DMN ខ្លួនឯងផលប៉ះពាល់នៃការស្រាវជ្រាវ DMN ដែលត្រូវបានធ្វើដោយ Vatansever មានលក្ខណៈទូលំទូលាយហើយអាចជួយយើងឱ្យយល់បានច្បាស់អំពីលក្ខខណ្ឌដូចជារបួសខួរក្បាលដែលមានគ្រោះថ្នាក់។ ក្នុងការរងរបួសខួរក្បាលដែលមានការឈឺចាប់បញ្ហាដែលមានការចងចាំនិងការជក់ចិត្តធ្វើឱ្យមានការលំបាកក្នុងការធ្វើសមាហរណកម្មសង្គមឡើងវិញ។ លើសពីនេះទៅទៀតការស្រាវជ្រាវទាំងនេះអាចជួយយើងឱ្យយល់ច្បាស់អំពីប្រភេទនៃជំងឺផ្លូវចិត្តផ្សេងទៀតដូចជា ការញៀនការ ធ្លាក់ទឹកចិត្ត និង ជំងឺស្រមើស្រមៃ ។ ជាចុងក្រោយការស្រាវជ្រាវនេះអាចជួយពន្យល់ពីយន្ដការនៃថ្នាំញៀននៅលើខួរក្បាល។

បន្ទាត់​ខាង​ក្រោម

ចាប់តាំងពីការរកឃើញរបស់វាជិត 20 ឆ្នាំមកហើយ DMN បានផ្តល់ប្រយោជន៍ដល់អ្នកស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ដ្រហើយបានជួយកែប្រែរបៀបដែលយើងគិតអំពីមុខងារខួរក្បាល។ ជាមួយនឹងឆ្នាំកន្លងទៅយើងរៀនបន្ថែមទៀតអំពីបណ្តាញចម្រុះដែលដើរតួនាទីសំខាន់នៅក្នុងស្មារតី។ ការស្រាវជ្រាវដែលពន្យល់ពីតួនាទីរបស់ខ្លួននៅក្នុងការចងចាំស្វ័យប្រវត្តិដែលមានមូលដ្ឋានលើការចងចាំត្រូវការការយល់ដឹងរបស់យើងអំពី DMN មួយជំហានបន្ថែមទៀតតាមរយៈការពង្រឹងថា DMN មិនមែនគ្រាន់តែជាសម្លេងរំខានពីផ្ទៃខាងក្រោយប៉ុណ្ណោះទេហើយវាគឺជាផ្លូវសំខាន់សម្រាប់ព័ត៌មាន។

នៅលើកំណត់ត្រាចុងក្រោយមួយការយល់ដឹងកាន់តែប្រសើរឡើងនៃ DMN បានជួយស្រក់ពន្លឺលើបទពិសោធន៍ខាងក្នុងនៃមនុស្ស។ ពិចារណាអំពីការពិពណ៌នានេះដោយ Callard និង Margulies ពីអត្ថបទដែលមានចំណងជើងថា "អ្វីដែលយើងនិយាយអំពីនៅពេលយើងនិយាយអំពីបណ្តាញរបៀបលំនាំដើម":

DMN មានផលិតភាពគួរឱ្យកត់សម្គាល់ក្នុងការនាំយកវាលនិងមធ្យោបាយដែលងាយរងគ្រោះរហូតមកដល់ពេលនេះនៅក្នុងបរិវេណនៃវិទ្យាសាស្ត្រប្រព័ន្ធសរសៃប្រសាទនៃការយល់ដឹងហើយតាមរយៈការលុកលុយបែបនោះបានបង្កើតឱ្យមានការសាកសួរគំនិតនិងវិធីសាស្រ្តថ្មីៗ។ ប្រធានបទដូចជាគំនិតវង្វេងដែលត្រូវបានគេចាត់ទុកថាលើសពីនេះទៅទៀតគឺជាផ្នែកនៃចិត្តសាស្ត្រដែលបានលេចឡើងជាផ្នែកនៃការស្រាវជ្រាវ។ ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវ Neuropsychoanalytic បានរកឃើញ DMN ជាគំនិតសម្បូរបែបដែលតាមរយៈការដើម្បីជំរុញការបង្កើតអំពីថាមពលពេទ្យ, គំនិត psychodynamic នៃខ្លួនឯងនៅក្នុងការទាក់ទងទៅនឹងវត្ថុនិង Fantasy ។

> ប្រភព:

> Callard F, Margulies DS ។ អ្វីដែលយើងនិយាយអំពីពេលយើងនិយាយអំពីបណ្តាញរបៀបលំនាំដើម។ រណសិរ្ស Hum Neurosci ។ 2014; 8: 619 ។

> Raichle ML ។ បណ្តាញរបៀបលំនាំដើមរបស់ខួរក្បាល។ Annu ។ Rev. Neurosci ។ ឆាំ 38: 433-47 ។

> Uddin LQ, et al ។ ការតភ្ជាប់មុខងារនៃសមាសភាគបណ្តាញរបៀបលំនាំដើម: ការជាប់ទាក់ទង, ការប្រឆាំងអំពើពុករលួយ, និងមូលហេតុ។ Hum Brain Mapp ។ 2009 កុម្ភៈ 30 (2): 625-37 ។

> Vatansever D, Menon DK, Stamatakis EA ។ ការរួមចំណែកម៉ូដលំនាំដើមចំពោះដំណើរការព័ត៌មានស្វ័យប្រវត្តិ។ Proc Natl Acad Sci US A. 2017; pii: 201710521 ។