特刊预征稿｜Brain Connectivity - 聚焦人工神经网络、认知、脑动力学

认知神经科学前沿文献分享

基本信息

征稿期刊:Brain Connectivity

影响因子:2.8

中科院分区：四区

JCR分区：Q3

开篇导语

人工神经网络正在从工程工具，转变为理解脑连接、认知功能与意识相关过程的科学模型。深度网络、循环网络、图神经网络、预测加工模型、大语言模型以及脑启发 AI 系统，使我们第一次可以将模型的内部表征、动力学与连接结构，与人类的神经影像、行为数据和临床现象进行系统比较。

正是在这一背景下，国际期刊 Brain Connectivity 正在筹备特刊《Artificial Neural Networks as Models of Brain Connectivity, Cognition, and Consciousness》。特刊目前尚未正式上线，现面向相关方向的研究者开放预征稿与定向约稿——欢迎有意向的作者提前邮件联系客座编辑 Peng Wang 博士，讨论选题与潜在投稿方向。

关于 Brain Connectivity 期刊

Brain Connectivity 是聚焦系统与网络层级脑连接、脑图谱与脑动态的国际同行评议期刊，由Mary Ann Liebert, Inc.（现为 Sage 旗下出版社）出版，期刊在 Sage 平台运营。期刊由意识科学领域著名学者Steven Laureys 教授（MD, PhD, FEAN）担任主编，长期关注意识障碍、脑网络与认知功能的国际前沿研究。

期刊覆盖结构连接、功能连接、有效/因果连接，以及脑连接与行为、认知、学习、情绪、感觉运动功能和临床转化之间的关系。研究方向横跨基础神经科学、认知神经科学、神经影像、神经调控、神经信息学、理论与计算神经科学、神经康复、精神病学与神经心理学，尤其欢迎 MRI、PET、MEG、EEG、SPECT、显微成像、多模态数据整合与计算建模等工作。

根据 Sage 期刊页面信息，Brain Connectivity 的 Impact Factor 为2.5，5-Year Impact Factor 为2.8，全年出版 12 期双号合刊（double issues），支持绿色开放获取及 CC BY 开放获取出版。

为什么需要这个特刊？

AI 与脑科学的关系正在从「类比」走向「机制检验」。人工神经网络不再只是受大脑启发的工程系统，而是可以与 EEG、MEG、fMRI、颅内记录、行为实验、临床数据和 connectome 数据进行系统比较的候选模型。与此同时，网络神经科学正在发展更精细的结构、功能与有效连接分析方法；意识科学也在通过全局神经工作空间、整合信息、循环加工、预测加工与主动推断等理论，提出关于连接、递归、整合、广播和状态转换的可检验假设。

本特刊聚焦一个明确的科学问题：在什么条件下，人工神经网络能够成为认知、脑动力学与意识相关过程的机制性、可检验、受神经约束的模型？特刊不鼓励缺乏证据的「AI 是否具有意识」式思辨，而是希望推动严格的模型—大脑比较、神经验证标准与连接约束建模工作。

特刊关注方向

本特刊欢迎实证、理论、计算建模、方法学、综述、视角与短评类论文，关注方向包括但不限于以下五个主题：

• ANN作为认知的模型 —感知、注意、语言、记忆、推理、决策、元认知、学习与适应性行为；尤其欢迎与人类行为、EEG、MEG、fMRI、颅内记录或损伤数据进行直接对照的工作。

• ANN作为意识相关过程的模型 —conscious access、recurrent processing、global broadcasting、information integration、state transitions、metacognitive monitoring 及 disorders of consciousness 的建模。

• 连接约束与网络结构在 ANN 中的整合 —结构、功能与有效连接，模块化、层级、递归、图拓扑、connectome-based constraints；相关方法涵盖 GNN、RNN、reservoir computing、whole-brain models、SNN、预测加工网络与神经-符号混合系统。

• 模型—大脑对齐与神经验证 —representational similarity analysis、encoding/decoding models、neural predictivity、dynamical-systems comparison、perturbation analysis、lesion simulation、causal modelling，以及面向认知与意识建模的基准评估。

• 临床、发展与转化应用 —精神疾病、神经退行性疾病、脑损伤、意识障碍、认知下降与情绪调节异常中的连接异常建模；以及 digital twins、computational psychiatry、precision mental health 与个体化脑建模。

• 原创实证 / 计算建模论文（Original empirical / Computational modelling）

• 研究方案（Protocol papers）

• 综述（Review articles）

• 视角与理论（Perspective / Theory papers）

• 关于「如何评估 AI 作为认知或意识模型」的短评（Short Commentary）

这意味着——即使您目前尚无完整实证数据，**只要有清晰的理论框架、方法学建议或评估视角，都可以参与。

哪些研究者特别适合投稿？

如果您的工作满足以下任一条件，强烈建议与客座编辑联系讨论选题：

• 使用 DNN / RNN / GNN / LLM 对人类神经或行为数据进行建模；

• 用 fMRI / EEG / MEG / iEEG 比较人类与 AI 系统的表征几何；

• 研究 connectome 约束的 AI 架构、脑启发深度学习或神经形态计算；

• 做全脑建模、数字孪生或脑动力学系统建模；

• 在意识科学方向有可计算化的理论或实证工作（GNW / IIT / PP / AIF 等）；

• 用 AI 模型研究精神或神经疾病的连接异常；

• 关注机制可解释性（mechanistic interpretability）与神经科学的对话；

• 有意撰写本方向的高质量综述、视角或方法学评论。

特刊目前处于筹备阶段，尚未在期刊官网正式开放投稿入口。建议意向作者按以下方式与客座编辑预沟通选题：

邮件主题示例：

Brain Connectivity Special Issue – Topic Proposal: [Your Title]

邮件内容建议包含：

• 拟投稿题目；

• 文章类型（empirical / modelling / review / perspective / protocol / commentary）；

• 150–300 字摘要或核心研究问题；

• 计划提交时间；

• 作者团队与通讯作者信息。

Peng Wang| Erasmus University Rotterdam, ESSB

wang@essb.eur.nl

我们期待与更多研究者共同推动这一新兴方向的发展：用人工神经网络理解脑连接，用脑连接约束人工智能，用可检验的模型连接认知、意识与大脑。

注：_期刊指标、出版方与投稿政策信息根据 Sage 与 Mary Ann Liebert 官方页面整理，最终以期刊官网最新信息为准；本推文为特刊筹备阶段的预征稿预告，正式 Call for Papers 将以期刊官网发布版本为准。

分享人：王彭，天天

审核：PsyBrain 脑心前沿编辑部

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