- 姓 名：
- 罗欢
- 职 称：
- 研究员 博导
- 研究领域：
- 认知神经科学（感知觉、注意、学习记忆）
- 通信地址：
- 北京大学王克桢楼 100080
- 电子邮件：
- huan.luo@pku.edu.cn
罗欢，女，窝窝视频网研究员，北京大学麦戈文脑研究所研究员，博士生导师。于1999年毕业于武汉大学电信学院，获工学学士学位。2001年赴美留学，2007年毕业于美国马里兰大学College park分校神经科学与认知科学项目，获博士学位，同年在该校语言神经科学实验室从事博士后研究。2007年8月至2014年历任中科院生物物理研究所副研究员、研究员。 2014年12月加入北京大学至今。2015年获国家优秀青年科学基金（国家自然科学基金委）支持。
罗欢研究员主要采用认知心理学结合高时间分辨率的人脑成像技术（脑电图、脑磁图等）探索认知过程（包括感知觉、注意、学习记忆、决策等）中的动态结构和时间组织及其脑神经机制。
罗欢研究员现担任国际著名期刊《eLife》(Nature Index期刊）资深编委（senior editor)、《PLoS Biology》(Nature Index期刊）学术编委(academic editor)，曾任《Progress in Neurobiology》副主编（2020-2024）。
罗欢研究员实验室应邀作为世界上六个实验室之一（其他实验室来自Harvard, Yale,Birmingham,Donders Institute,Max Planck Institute）参与国际意识的“打赌”项目，共同验证和比较GNW（全局工作空间理论）和IIT（整合信息理论）这两个世界上最为有影响力的对于意识的理论。大家采用共同的实验设计和三种不同的技术，结合Open Science的学术规范，通过理论正面交锋、事先公开假设和实验设计、独立验证、共享数据的方式推动意识研究的加速进展，鼓励和引领一种全新的科研合作方式。该项目被Science、Nature等各大媒体报导。
由于认知神经科学是一个新兴的交叉学科，本实验室特别欢迎具有不同背景的学生加入到我们的研究队伍中，包括但不限于心理学、生物、电子工程、计算机、物理等专业。我们相信“条条大路通罗马”，即使是同一个科学问题，不同背景的探索者会寻找到自己独特的工具、问题、方向和切入点。
攻读博士学位或者寻找博士后工作机会，请与罗欢博士直接联系！
我们对你的要求和希望包括：（1）对大脑的探索有着浓厚的兴趣；（2）不停留在空想上，愿意（其实是必须）通过设计、开展和修改等科学实验的方式进行探索；（3）能够独立去尝试和学习新的工具；（4）热爱生活，有抗压能力。
本实验室的具体研究方向和近期成果请见“研究兴趣”（/szdw/qzjy/jsyjy/lh/index.htm#research）
近年来奖励及科研基金项目:
2025-2029，国家自然科学基金创新群体项目，参与（共6位笔滨）
2022-2026，科技创新2030重大项目“语言发生及演化的发生机制”，课题负责人
2020-2024，COGITATE国际意识合作项目，“加速意识研究：验证意识神经机制的两个相抵理论”，项目PI （共六个PI实验室）
2022，教育部高校科学研究优秀成果奖一等奖（第二完成人）
2020，入选2020年度“中国神经科学重大进展”，第二完成人
2020-2024，重点项目（国家自然科学基金委），项目负责人
2016-2018，优秀青年科学基金（国家自然科学基金委），项目负责人
2016-2019, 面上项目（国家自然科学基金委），项目负责人
2012-2015，面上项目（国家自然科学基金委），项目负责人
2012-2014，重大研究计划培育项目（国家自然科学基金委），项目负责人
2012-2014，中科院生物物理所青年研究员项目，项目负责人
2012-2016，国家重点基础研究发展计划（“973”项目），“认知的基本单元”，骨干成员，首席科学家助理
本实验室从事人类认知神经科学方向的研究，包括注意、记忆、学习、决策等过程的认知规律和神经机制。主要研究手段包括认知心理学、脑磁图(惭贰骋)、脑电图(贰贰骋)、计算建模等。我们的研究兴趣很广，每一位实验室成员都有自己比较独特的方向。也欢迎新成员能带来新思路和新方向。
我们实验室的一个研究特色是从时间这个基本维度来了解大脑处理的基本方式（而不仅仅是发生的脑区）。我们近期的一系列研究发现大脑有其自身的时间处理框架，外部的信息通过大脑内部的时间组织被整合进来，来影响甚至决定我们的认知行为。我们感兴趣通过设计心理学实验结合具有高时间分辨率的脑成像手段（比如脑电图、脑磁图等）来不断“敲打”大脑，理解大脑自身的工作方式，以及内部世界和外部世界的相互动态关系。
以下是一些我们实验室的近期发表工作总结：
1. 抽象结构的工作记忆机制。工作记忆是人脑各种认知功能的集线器，连接感知觉、注意、决策和长时记忆。我们近期研究揭示了序列工作记忆的存储机制，并发展了PING这种冲击方法对脑网络进行扰动，探究其中所保持的信息及其存储状态，并对其进行“动态扰动”的记忆操控 (eLife, 2018, 2021; J Neurosci, 2021; Progress in Neurobiology, 2021; Cerebral Cortex, 2023)。我们近期发现了序列依赖效应背后的工作记忆重激活机制(PLoS Biology, 2023)。此外，除了序列结构，我们近期的研究试图探索更加抽象结构的工作记忆存储机制，例如层级结构（Nature Human Behavior, 2024)和认知地图（eLife, 2024) 等在工作记忆中的重组织和信息压缩的作用。
2. 知识网络的学习及其脑机制。数据不是知识，数据之间的关系结构才构成真正的知识。我们近期开发了全新范式来研究人类对外界信息背后的知识网络结构的学习加工及其神经机制，发现人脑可以提取出抽象的数据之间所构成的网络关系，并在脑活动找到了该网络神经表征(Progress in Neurobiology, 2022)。在此基础上，我们通过和研究复杂系统的实验室合作，测试和比较人类对不同类型网络的学习能力；并结合复杂系统理论试图设计学习路径优化网络学习，开发出“压缩学习”新范式 (Ren, Wang et al., in preparation)。我们还将开展儿童研究，研究知识网络学习的发展规律。此外，音乐中的节奏也类似关系结构，我们发现其可以提高学习记忆能力。
3. 视觉注意的动态节律。我们之前的一系列研究发现了视觉注意的动态性和节律性，即视觉注意通过节奏性方式对视觉场景中的多个物体进行加工和处理，类似在时间维度上对多个物体进行重新排序(J Neurosci, 2014, 2015; PLoS Biology, 2017ab; Nature Communications, 2019, etc.)。这和我们直观的注意加工机制非常不一样。我们猜想，大脑有其内生的动态处理世界（例如神经振荡，脑区间的节律交流方式等），因此通过对外界信息进行时间上的分割和组织来更有效地分配资源。
4. 其他。我们致力于采用“动态世界观”来研究很多认知现象，以上只是一些在研项目的列举。我们相信，我们的发现不应该只限于某一种认知过程，而有可能拓展到很多方面。同时，我们还希望机会成熟的情况下能够把我们的基础研究成果进行应用转化，特别是教育应用上。
发表论着（* 通讯作者）
Fan, Y., Wang, M., Fang, F., Ding, N.*, Luo, H.* (2024) 2-D Neural Geometry Underpins Hierarchical Organization of Sequence in Human Working Memory. Nature Human Behavior. DOI:10.1038/s41562-024-02047-8
（新闻链接：丑迟迟辫蝉://尘驳惫.辫办耻.别诲耻.肠苍/办虫测箩/办虫箩锄/384132.丑迟尘）
Tian, S., Cheng, Y., Luo, H.* (2024) Rhythm Facilitates Auditory Working Memory via Beta?Band Encoding and Theta?Band Maintenance. Neurosci. Bull. https://doi.org/10.1007/s12264-024-01289-w
Huang, Q.*, Luo, H.* (2024) Shared structure facilitates working memory of multiple sequences. eLife; DOI: https://doi.org/10.7554/eLife.93158.2
Huang, Q.*, Luo, M., Mi, Y., Luo, H.* (2023) “Leader-follower” dynamic perturbation manipulates multi-item working memory in humans. eNeuron 0472-22.2023; DOI: https://doi.org/10.1523/ENEURO.0472-22.2023
Zhang, H.*, Luo, H.* (2023) Feature-specific reactivations of past information shift current neural encoding thereby mediating serial bias behaviors. PLoS Biology 21 (3), e3002056
Ren, X., Zhang, H.*, Luo, H.* (2022) Dynamic emergence of relational structure network in human brains. Progress in Neurobiology 219: 102373
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（入选“2020年度中国神经科学重大进展”；
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