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如何画出漂亮的图

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    题目其实是个标题党。我一直都在尝试各种方法把paper中图片做的更漂亮，但效果总是不理想。而读paper时经常能看到让人眼前一亮的图。比如最近Journal of neuroscience一篇关于视觉系统 随机共振 的研究。     所谓随机共振，就是当一个非线性系统在加入少量噪声时的工作效果要比完全没有噪声时好。人的神经系统就是个典型的非线性系统。上图是原文中的一个figure。要注意的是最上面的原始图像两个斜杠之间的细节。斜杠中的斜杠是阈下的，通常很难被知觉到，但如果加入适当的噪声，就可以清晰地看到斜杠中间的细节 (中图)。     初看到这幅图，我的感觉这是对随机共振效应的最好的演示。因为之前对随机共振的介绍都是理论或者语言描述，从来没有给过这样直观的演示。但说实话，很难看出如何只加入噪声就可以把第一幅图像变成第二幅图像的样子。我自己用MATLAB对原始图像加随机噪声，完全得不到这种效果。当然我自己的图像处理水平有限，电脑显示器也比较低级。不知道哪位高手可以实现。OR, 这其实只是个示意图？ Schwarzkopf, D., Silvanto, J., & Rees, G. (2011). Stochastic Resonance Effects Reveal the Neural Mechanisms of Transcranial Magnetic Stimulation Journal of Neuroscience, 31 (9), 3143-3147 DOI: 10.1523/JNEUROSCI.4863-10.2011
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复习考试可以改变大脑结构

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    高考刚过，现在又是广大大中小学生期末考试的时候了。考试是一件很痛苦的事，特别是在中国，人们总是把脑力劳动变成体力劳动。所谓体力劳动，就是重复的、机械的记忆大量无意义的内容。而我最近无意发现一篇论文，高强度的准备考试，竟然会改变学生的大脑结构。     这是一组德国科学家在2006年做的研究。研究设计很简单，就是拉来准备德国医学考试的学生分别在考前3个月、考试后1-2天以及考试后3个月进行大脑磁共振扫描。研究者扫描的并不是反映脑功能的BOLD图像，而只是反映大脑结构的T1像。对于MRI图像，研究者可以把每个被试的图像分割成灰质、白质和脑脊液，然后用形态学分析方法计算大脑中每个位置的灰质密度。这样研究者就可以比较这组被试在不同考试阶段的脑结构的变化。     下图左显示了被试在考试后灰质体积显著大于考试前的区域，主要分布在后部和外侧顶叶皮层。如右图所示，这些区域的灰质体积在3个月的复习后会显著增加，而在另外三个月没有复习的阶段灰质体积保持不变。这一结果有一点出乎意料，因为研究者的假设是高强度学习会改变与记忆有关的海马。不过也有证据表明后部顶叶皮层也与陈述性记忆有关。     三个月的复习就会改变大脑结构，这还是挺让人惊讶的。不知道这种结构的改变是否有极限。我想要研究这个问题，中国的高中生应该是最好的样本了。高中生的整个高中阶段就是为一个一个的期末考试以及最后的高考准备。那么高中生的大脑结构会在每次考试后达到顶点然后下降波动，还是会像登台阶一样一直上升，还是在某一时刻就达到了平台？不管做出什么样的结果，都还是蛮有趣的。     最后还有一个想法，就是应该研究一下读了PhD (博士)后大脑结构的变化。我猜测肯定能做出结果，这样就可以为永久性脑损伤 (Permanent Head Damage)假说提供证据支持了 :) Draganski, B., Gaser, C., Kempermann, G., Kuhn, H.G., Georg, H., Winkler, J., Büchel, C., & May, A (2006). Temporal and Spatial Dynamics of Brain Structure Changes during Extensive Learning Journal of Neuroscience
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