综述：行为流中的事件模型

这篇综述系统阐述了（默认模式网络）DMN在事件模型构建与更新中的核心作用，揭示了（内侧前额叶皮层）mPFC作为多时间尺度整合枢纽的机制。文章整合神经影像学证据，提出事件模型通过相位性活动变化和神经模式转换实现动态更新，其表征维度影响记忆编码与行为预测，为认知神经科学研究提供了理论框架。

　　

行为流中的事件模型

事件是时空定位的离散经验单元，如海滩活动包含海水、沙堡等特征要素。大脑通过事件模型（event models）整合感官输入与先验知识，形成结构化表征。这类多维、多时间尺度的动态表征具有预测、记忆调控和动作控制功能，其更新机制包含特征替换（增量式）和整体重构（全局式）两种模式。

事件表征在默认模式网络中的体现

默认模式网络（DMN）作为事件处理的核心系统，包含后内侧（PM）和前颞叶（AT）两个功能子系统。fMRI研究显示，PM系统编码空间、时间等情境特征，而AT系统处理实体与对象信息。海马体在事件边界处呈现特异性激活，其反应强度与记忆提取成功率正相关。动态因果建模证实，DMN区域通过β频段振荡实现事件维度（因果性、目标等）的特异性表征更新。

事件模型维度的神经表征

叙事实验揭示，不同脑区对事件维度变化具有选择性响应：楔前叶对空间转换敏感，而颞顶联合区专司角色更替。多体素模式分析（MVPA）显示，mPFC采用层级化表征架构——腹侧区处理具体动作序列，背侧区整合抽象脚本。这种功能分化得到跨物种研究的支持：啮齿类mPFC损伤会导致基于内部目标的决策障碍。

事件模型更新的神经机制

事件边界触发两类典型神经信号：全脑活动强度突变和表征模式重组。预测误差监控理论认为，前扣带回通过θ-γ耦合评估模型预测偏差，驱动mPFC启动更新。值得注意的是，更新强度受时间尺度调节——涉及长期情境的变更引发更剧烈的楔前叶反应，这通过颅内电极记录得到验证。

默认模式网络与记忆的关联

海马-皮层交互是事件记忆形成的关键：边界时刻的海马尖波活动可预测后续情节回忆效果。7T fMRI研究显示，DMN模式分离程度决定事件记忆的存储效率，其中嗅周皮层表征特异性最高。阿尔茨海默病患者的DMN功能连接异常，可解释其事件分割能力损伤的病理基础。

内侧前额叶皮层的脚本表征

啮齿类mPFC单神经元记录揭示存在"动作序列细胞"，其放电模式对应特定行为脚本。人类神经影像学发现，mPFC背侧部在规划复杂动作链时呈现阶梯式激活，且与基底神经节形成功能耦合。临床研究表明，强迫症患者的mPFC-纹状体环路过度活跃，导致僵化的脚本重复行为。

未来展望

当前理论将DMN视为多模态信息的汇聚区（convergence zones），其时空动力学特征仍需在自然情境下验证。新兴的光学成像技术为解析微尺度事件表征提供了可能，而计算建模有望量化不同维度更新的权重分配机制。这些进展将推动从分子到行为水平的事件模型统一理论构建。