Neuroanatomische Unterschiede in den Gedächtnissystemen der Hochbegabung und typische Entwicklung.2021. Intellektuell begabte Kinder hatten größere subkortikale Strukturen und eine robustere mikrostrukturelle Organisation der weißen Substanz zwischen diesen Strukturen in Regionen, die mit explizitem Gedächtnis assoziiert sind, während sich typischerweise entwickelnde Kinder größere subkortikale Strukturen in Regionen hatten, die mit implizitem Gedächtnis assoziiert sind. Die Forscher schließen daraus, dass die Gehirne hochbegabter Kinder unterschiedlich groß und vernetzt sind, was ebenfalls auf unterschiedliche Lernstrategien hindeutet. 

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Das begabte Gehirn enthüllte die Enträtselung der Neurowissenschaft der hellen Erfahrung.Geschrieben vonNicole A. Tetreault, PhDund Matthew J. Zakreski, PsyD, bietet dieser Artikel einen umfassenden Literaturüberblick über Neurowissenschaften und Hochbegabung. Dr. TetreaultsEinblick in einen hellen Geistist auch auf Kindle und gedruckt erhältlich. Das Buch bietet einen Überblick über die Forschung und schlüsselt die Wissenschaft auf, die erklärt, wie das hochbegabte Gehirn anders „fest verdrahtet“ ist.  

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Gezielte Konnektivitätsanalyse des Gehirnnetzwerks bei mathematisch hochbegabten Jugendlichen.2020. Zusammenfassung: „Die neurokognitiven Eigenschaften mathematisch begabter Jugendlicher sind gekennzeichnet durch hochentwickelte funktionelle Interaktionen zwischen der rechten Hemisphäre und eine hervorragende kognitive Kontrolle des präfrontalen Kortex, des erweiterten frontoparietalen Kortex und des hinteren parietalen Kortex. Es ist jedoch noch unklar, wann und wie Diese kortikalen Interaktionen treten auf. In diesem Artikel haben wir eine Richtungskohärenzanalyse auf der Grundlage der Granger-Kausalität verwendet, um die Wechselwirkungen zwischen dem frontalen und dem hinteren Gehirnbereich im mathematischen frontoparietalen Netzwerksystem während deduktiver Argumentationsaufgaben zu untersuchen. Insbesondere die Elektroenzephalographie der Kopfhaut (EEG )-Signal wurde zuerst in ein kortikales Dipolquellsignal umgewandelt, um ein Granger-Kausalitätsnetzwerk über die θ-Band- und γ-Bandbereiche zu konstruieren. Wir konstruierten das binäre Granger-Kausalitätsnetzwerk an den 40 Paaren kortikaler Knoten im Frontallappen und im Parietallappen das θ-Band und das γ-Band, die ausgewählt wurden als Regions of Interest (ROI). Wir haben dann die Graphentheorie verwendet, um die Netzwerkunterschiede zu analysieren. Es wurde festgestellt, dass die frontoparietalen Regionen von mathematisch Begabten beim Prozess von Denkaufgaben eine stärkere Arbeitsgedächtnis-Informationsverarbeitung im θ-Band zeigen. Darüber hinaus haben die mathematisch begabten Personen in der mittleren und späten Phase der Abschlussphase einen geringeren Informationsfluss in den vorderen und hinteren Scheitelregionen des Gehirns als die normalen Probanden. Wir ziehen den Schluss, dass das mathematisch begabte frontoparietale Gehirnnetzwerk eine stärker „automatisierte“ Informationsverarbeitung bei Denkaufgaben zu haben scheint.“ 

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Das strukturelle Gehirnnetzwerk hochbegabter Kinder hat eine integriertere und vielseitigere Topologie. 2019. Zusammenfassung: „Hochbegabte Kinder lernen schneller und effektiver als andere, vermutlich aufgrund neurophysiologischer Unterschiede, die die Effizienz der neuronalen Kommunikation beeinflussen. Die Identifizierung der topologischen Merkmale, die ihre Fähigkeiten unterstützen, ist relevant, um zu verstehen, wie die Gehirnstruktur mit der Intelligenz zusammenhängt. Wir schlugen vor die Analyse des strukturellen Kovarianznetzwerks, um zu beurteilen, welche Organisationsmuster für hochbegabte Kinder charakteristisch sind. Die Graphentheorie wurde verwendet, um topologische Eigenschaften der strukturellen Kovarianz über eine Gruppe hochbegabter Kinder hinweg zu analysieren. Die Analyse konzentrierte sich auf Maße der Gehirnnetzwerkintegration, wie z , Beteiligungskoeffizient und Vielseitigkeit, die die Stärke der spezifischen modularen Zugehörigkeit jedes regionalen Knotens quantifiziert.Wir fanden heraus, dass das Netzwerk der begabten Gruppe stärker integriert (und weniger getrennt) war als das Netzwerk der Kontrollgruppe.Regionale Gehirnknoten im Netzwerk der begabten Gruppe waren höher Vielseitigkeit und Beteiligung coef effizient, was auf eine größere intermodulare Kommunikation hinweist, die durch Verbindungsknoten mit Verbindungen zu vielen Modulen vermittelt wird. Verbindungsknoten der Netzwerke beider Gruppen befanden sich hauptsächlich in Verbindung mit neokortikalen Bereichen (die einen dickeren Kortex hatten), mit weniger Knoten in primären oder sekundären neokortikalen Bereichen (die einen dünneren Kortex hatten), sowie einige Verbindungsknoten im limbischen Kortex und Insel. In der Gruppe hochbegabter Kinder befand sich ein größerer Anteil der Verbindungsknoten im Assoziationskortex. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass hochbegabte Kinder eine integriertere und vielseitigere Gehirnnetzwerktopologie haben. Dies ist kompatibel mit der globalen Arbeitsplatztheorie und anderen Daten, die integrative Netzwerktopologie mit kognitiver Leistung verknüpfen."

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Netzwerkattribute, die der intellektuellen Begabung im sich entwickelnden Gehirn zugrunde liegen.2017. Zusammenfassung: „Das Gehirnnetzwerk ist so organisiert, dass es die Effizienz sowohl der getrennten als auch der integrierten Informationsverarbeitung maximiert, die mit der menschlichen Intelligenz zusammenhängen kann. Es gab jedoch überraschend wenige Studien, die sich auf die topologischen Eigenschaften des Gehirnnetzwerks konzentrieren, die einer extrem hohen Intelligenz zugrunde liegen ist die intellektuelle Hochbegabung, insbesondere bei Jugendlichen.Hier haben wir die Netzwerktopologie bei 25 Jugendlichen mit überlegener Intelligenz (SI-Adol), 25 Jugendlichen mit durchschnittlicher Intelligenz (AI-Adol) und 27 jungen Erwachsenen mit KI (AI-Adult) untersucht. Wir fanden heraus, dass SI-Adol im Vergleich zu AI-Adol netzwerktopologische Eigenschaften mit hoher globaler Effizienz sowie eine hohe Clusterbildung mit geringen Verkabelungskosten aufwies.Im Gegensatz zu der vorgeschlagenen Rolle, die Gehirn-Hub-Regionen bei der allgemeinen Intelligenz spielen, ist die Netzwerkeffizienz jedoch der Rich-Club-Connection-Matrix, die Verbindungen zwischen Brain Hubs darstellt, war in SI-Adol im Vergleich zu AI-Adol niedrig, eher ein höheres Niveau an lokalen c Verbindungsdichte wurde in SI-Adol als in AI-Adol beobachtet. Das hochintelligente Gehirn folgt diesem effizienten, aber etwas stereotypen Prozess der Informationsintegration möglicherweise nicht vollständig. Zusammengenommen deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass ein hochintelligentes Gehirn möglicherweise umfassender kommuniziert, während es während der Pubertät weniger abhängig von reichhaltiger Clubkommunikation ist."

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Das begabte Gehirn. 2016. Dieser Artikel von Gifted Research and Outreach (GRO) fasst einen Großteil der Literatur zu diesem Zeitpunkt im Zusammenhang mit der Neuroanatomie der Hochbegabung zusammen. 

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Meta-Analyse von Zusammenhängen zwischen menschlichem Gehirnvolumen und Intelligenzunterschieden: Wie stark sind sie und was bedeuten sie? 2015. Eine Metaanalyse zeigt, dass der Zusammenhang zwischen Gehirnvolumen und IQ überschätzt wird. Es wird jedoch auch festgestellt, dass es einen Zusammenhang zwischen den beiden gibt, obwohl die Auswirkungen im Laufe der Zeit abgenommen haben.