Skip to main content
Login | Suomeksi | På svenska | In English

Browsing by Subject "fMRI"

Sort by: Order: Results:

  • Miettinen, Marianne (2021)
    Tiivistelmä Johdanto: Luovuuden yleismääritelmän mukaan luovuuden kriteerit ovat toimivuus ja uudenlaisuus. Luovuuden mittaamiseen on neurotieteessä käytetty etenkin eriytyvää ajattelua eli divergoivaa ajattelua mittaavaa vaihtoehtoisten käyttötapojen testiä (AUT). Aivoissa on laajoja hermoverkkoja, jotka kattavat esimerkiksi otsalohkon, päälakilohkon, takaraivolohkon ja ohimolohkon alueita. Oletusverkko (DN) liittyy itsetuotettuun ajatteluun mielen sisällä. Frontoparietaalinen ohjausverkko (FPN) vaikuttaa toiminnanohjaukseen. Olennaisen tunnistava verkko (SN) puolestaan vaikuttaa sekä DN ja FPCN-verkkoihin ja tunnistaa esimerkiksi tunteellisesti merkittäviä asioita. DN ja FPCN -verkkojen korrelaatiota ja antikorrelaatiota on tutkittu. Tässä katsauksessa: Narratiivisen kirjallisuuskatsauksen menetelmällä tutkittiin, millaista hermoverkkotoimintaa tapahtuu luovuuden, erityisesti ideoiden tuottamisen, aikana, sekä mitä aivojen alueita hermoverkkoihin liittyy. Luovuuden prosessit vaikuttavat olevan tavoitteen ohjaamaa, sillä frontoparietaalinen ohjausverkko (FPCN) osallistuu yhteistyössä oletusverkon ja olennaisen tunnistavan verkon kanssa luovuuden prosessien tuottamiseen. Frontoparietaalinen ohjausverkko toiminnallisesti kytkeytynyt oletusverkkoon siten, että FPCN-verkon kummatkin osaverkot FPCNa ja FPCNb toimivat eri tavoin suhteessa oletusverkkoon. Ideoiden tuottamiseen tarvitaan oletusverkkoa ja puolestaan ideoiden yhdistäminen toimivalla tavalla edellyttää frontoparietaalista ohjausverkkoa. Pohdinta: Luovuuden aikana useampi laaja hermoverkko ja niiden osaverkot toimivat yhteistyössä. Tutkielmassa pohditaan myös luovuuden kognitiivisia prosesseja perustuen tutkimukseen aivojen laajoista hermoverkoista
  • Muukkonen, Ilkka (2016)
    Multivariate methods make it possible to examine the effects of several variables simultaneously. In cognitive neuroscience, the most frequently used multivariate method is multivariate pattern analysis (MVPA), which has established its place especially in studies using fMRI. MVPA is more versatile and provides better accuracy than the traditional analysis methods. Studies using MVPA can be divided into three categories: studies classifying similar stimuli, studies classifying different stimuli, and representational similarity analysis (RSA). In classification studies the collected data is used to create an algorithm, which is then used to predict observed stimuli. When the observed stimuli are similar to the ones used in creating the algorithm, the accuracy of the predictions can reach remarkably high levels. Using different observed stimuli reduces the prediction accuracy but makes it possible to infer more about the information processing of the brain and improves the ecological validity. Representational similarity analysis allows straight comparison of different stimuli, theoretical models and data from different sources. In RSA, a representational dissimilarity matrix is created from the collected data, and it can be compared to for example the predictions of psychological theories or behavioral results. MVPA-studies have shown that it is possible to get more precise information of the functions of the brain with current imaging methods than was thought to be possible. At their best, multivariate methods can integrate cognitive neuroscience and psychological theories and increase our knowledge of the information processing in the brain.
  • Vestvik, Milla (2016)
    Models of moral judgment and decision-making are traditionally divided into rationalist and intuitionist models depending on whether moral judgments are thought to be the result of a rational reasoning process or moral intuitions. The social intuitionist model represents intuitionist models of moral judgment and suggests that moral judgments are the result of affectively based moral intuitions and that moral reasoning mainly occurs as a post-hoc rationalization. The objective of this thesis is to review recent neuroimaging studies on moral decision-making and to evaluate the validity of the social intuitionist model in that moral judgments are caused by moral intuitions and not by moral reasoning. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies examining the neural correlates of moral decision-making indicate that affective processing and abstract reasoning can both result in moral judgments. Brain areas associated with emotion become more activated in moral personal dilemmas than in impersonal dilemmas, whereas impersonal dilemmas engage brain regions associated with working memory. In addition, utilitarian judgments made in difficult personal dilemmas depend more on brain areas associated with cognitive conflict monitoring and cognitive control compared with deontological judgments. Electroencephalographic (EEG) studies support the idea that moral intuitions arise early in the decision-making process. However, affective processing may begin even in the later stages of moral decision-making after moral intuitions have been initiated, thus questioning the role of emotion in moral intuitions. The social intuitionist model has both gained support and been criticized. In the light of neuroimaging studies, it appears that moral reasoning has a more significant role in moral judgments than assumed in the model. In addition, moral intuitions may not be affectively based as assumed in the social intuitionist model. It might be necessary to update the model regarding the role of reasoning in moral judgments and the relationship between emotion and moral intuition. In the future, more comparable experimental designs should be employed to make the comparison of the variety of neuroimaging studies more sensible.