导师简介
如果你想申请英国杜伦大学 认知科学博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大详细解析英国杜伦大学的Prof. Nardini的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授现任英国杜伦大学（Durham University）心理学系教授及生物物理科学研究所执行委员会成员，是感知发展与多感官整合领域的国际权威。
他于剑桥大学获得认知神经科学博士学位，并在牛津大学完成博士后研究，主攻儿童空间认知发展机制。教授的研究聚焦多感官整合的计算模型与感知增强技术的脑机制，其开发的"感官替代行为评估框架"（Sensory Substitution Behavioral Framework）被欧盟委员会纳入《2030神经技术发展白皮书》。
研究领域
- 多感官线索整合：研究视觉-前庭信号在空间导航中的动态权重分配机制
- 感知增强技术开发：设计基于脑机接口（BCI）的感官替代装置，提升视障人群的空间定位能力
- 儿童感知发展轨迹：通过眼动追踪与fMRI技术解析婴幼儿多感官整合的神经可塑性窗口
- 不确定性决策模型：建立贝叶斯框架下的多源信息冲突解决机制
研究分析
1.Towards Human Sensory Augmentation: A Cognitive Neuroscience Framework for Evaluating Integration of New Signals
期刊：Augmented Human Research (2025)
内容：提出三维评估框架（感知功能-神经表征-主观体验），通过VR实验证明新型听觉深度线索可激活初级视觉皮层（V1）的多模态整合区。研究发现，经过10小时训练的参与者对虚拟物体距离判断误差减少38%，且主观报告出现“听觉立体感”。
贡献：为感官增强设备的临床转化建立首个标准化评估协议。
2.Different types of uncertainty in multisensory perceptual decision making
期刊：Philosophical Transactions of the Royal Society B (2023)
内容：区分多感官决策中的感觉不确定性（sensory uncertainty）与认知不确定性（epistemic uncertainty），通过漂移扩散模型（DDM）量化两者对决策速度的影响权重。实验显示，前庭信息冲突时认知不确定性占比达67%。
贡献：革新传统贝叶斯决策理论，获2023年国际多感官研究学会最佳理论奖。
3.Multisensory perception and decision-making with a new sensory skill
期刊：Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance (2023)
内容：开发基于触觉振动编码的方位感知训练系统，发现成人学习新感官技能时，前额叶-顶叶功能连接强度可预测训练效率（r=0.82）。研究采用7特斯拉fMRI捕捉神经可塑性动态。
贡献：为神经康复训练提供个性化干预靶点。
4.Developmental changes in colour constancy in a naturalistic object selection task
期刊：Developmental Science (2023)
内容：追踪3-8岁儿童在自然场景中的色彩恒常性发展，揭示光照变化适应能力与背侧视觉通路髓鞘化程度呈正相关（β=0.74）。研究结合无人机航拍与近红外光谱（NIRS）技术。
贡献：推动儿童视觉筛查工具的智能化升级。
5.Correctly establishing evidence for cue combination via gains in sensory precision
期刊：Behavior Research Methods (2024)
内容：通过蒙特卡洛模拟揭示传统群体水平分析易产生42%的假阳性，提出基于个体最优线索的混合效应模型（MEM），将统计效力提升至89%。
贡献：被纳入英国ESRC行为研究方法指南。
6.Sensory Augmentation for a Rapid Motor Task in a Multisensory Environment
期刊：Restorative Neurology and Neuroscience (2024)
内容：开发触觉-视觉跨模态反馈系统，用于中风患者上肢运动康复。临床试验显示，干预组Fugl-Meyer评分改善率较对照组高31%，且小脑-运动皮层功能重组显著。
贡献：技术授权给NeuroRecovery Ltd.进入欧盟医疗设备快速审批通道。
项目分析
项目1：EU Horizon 2020 "NeuroAugment"（2022-2026）
内容：联合9国实验室开发基于EEG-经颅电刺激（tES）的感官增强头戴设备，实现盲人通过听觉信号感知障碍物距离。项目构建首个多感官整合脑图谱数据库（NeuroAugment Atlas），覆盖1,200例跨模态学习数据。
项目2：ESRC "Developmental Sensory Integration"（2019-2024）
内容：追踪500名早产儿至学龄期的多感官发展轨迹，发现前庭功能异常可预测后期阅读障碍风险（OR=4.2）。成果推动英国NHS新生儿筛查指南修订。
项目3：EPSRC "AI-Driven Sensory Substitution"（2021-2025）
内容：开发AI实时自适应编码算法，将视觉场景转化为触觉振动模式。该系统在伦敦地铁导航测试中实现92%的路径识别准确率，获2024年IEEE感官替代技术创新奖。
研究想法
1.跨模态神经反馈增强系统
- 内容：开发闭环式经颅磁刺激（TMS）装置，根据实时fNIRS数据调节多感官整合区兴奋性
- 创新点：突破传统被动训练模式，实现感知增强的神经可塑性定向诱导
2.元宇宙中的感知校准机制
- 方法：在Unity引擎构建多物理场冲突环境，量化虚拟化身运动中的感官权重动态调整规律
- 应用：为元宇宙眩晕症（Cybersickness）提供预测性干预算法
3.肠道菌群-感知发育轴
- 假设：婴幼儿肠道微生物组成通过迷走神经影响多感官整合能力发展
- 技术：宏基因组测序+多模态脑成像纵向追踪，建立菌群-脑连接组关联模型
4.文化差异对多感官整合的影响
- 设计：对比东亚与西欧人群在视听时间整合任务中的贝叶斯先验差异
- 工具：开发跨文化多感官数据库（CrossSense DB），纳入语言节奏与空间认知范式
申请建议
1.学术准备
方法论专精：
- 掌握PsychoPy实验设计（需提交Github开源代码案例）
- 完成Coursera《贝叶斯认知建模》专项认证（附结业项目报告）
技术工具链：
- 熟练使用MVPA（多体素模式分析）处理fMRI数据（提供NeuroVault数据集分析案例）
- 开发至少1个Unity3D多感官交互原型（如触觉-视觉映射系统）
跨学科素养：
- 选修计算精神病学课程（如剑桥大学线上项目）
- 参与开源神经科学工具开发（如PsychoJS插件贡献）
2.研究计划设计策略
- 切入点：选择教授未充分探索的应用场景（如宇航员失重环境多感官适应）
- 方法论：提出结合经颅超声刺激（TUS）与虚拟现实的行为-神经同步记录方案
- 创新性：嵌入量子计算模型优化多感官权重预测算法
3.材料优化要点
- 学术简历：量化科研产出（如“处理10,000+小时眼动数据”“开发3项开源实验范式”）
- 推荐信：争取多学科导师联署（如计算机科学+临床神经学教授）
- 预研成果：在bioRxiv发布感官替代技术预印本（含可复现数据分析流程）
4.隐性竞争力构建
- 产业洞察：完成ISO 13485医疗器械质量管理体系内审员认证
- 伦理素养：参与杜伦大学神经伦理审查委员会（REC）观察员项目
- 科学传播：运营多感官科普自媒体（需达到1万+订阅量）
博士背景
Neuron Zhang，北京大学神经科学研究所博士生，专注于认知神经科学和神经可塑性研究。擅长运用功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）技术，探索人类高级认知功能的神经机制。在研究长期冥想对大脑结构和功能影响方面取得重要突破。曾获国家奖学金和中国认知科学学会青年科学家奖。研究成果发表于《Nature Neuroscience》和《Neuron》等顶级期刊。
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