面孔和場景的感知依賴于位于枕葉和后顳葉的高級視覺區域（Bracci和Op de Beeck, 2023; Peelen和Downing, 2017）。在這些大腦區域中，已經識別出專門處理面孔或場景的皮層網絡。面孔選擇性網絡包括腹側視覺流中的幾個核心區域——枕葉面孔區（OFA）、梭狀面孔區（FFA）和上顳溝（STS）——這些區域共同支持對面孔的不變特征和動態特征的分析（Duchaine和Yovel, 2015; Haxby等人, 2000）。與此同時，場景感知涉及一個核心網絡，包括枕葉地點區（OPA）、海馬旁區（PPA）和后扣帶回復合體（RSC），這些區域在視覺空間處理和記憶處理中發揮不同作用（Baldassano等人, 2016; Epstein和Baker, 2019）。這些核心面孔和地點區域還與頂葉、額葉和內側顳葉中的廣泛區域相互作用，這些區域參與對人和地點的高級認知處理（Duchaine和Yovel, 2015; Epstein和Baker, 2019; Silson等人, 2019）。
盡管這些特定類別選擇區域的功能選擇性已被充分研究，但有一種新的觀點認為，大腦功能還受到與大腦其他部分更廣泛連接模式的影響（Mars等人, 2018; Passingham等人, 2002）。研究表明，可以根據全腦連接模式預測特定類別選擇區域的空間位置（Molloy等人, 2024; Osher等人, 2016; Saygin等人, 2012）。這些連接特征對大腦發育的重要性在于，即使在特定類別反應出現之前，它們就已經存在（Kubota等人, 2025; Saygin等人, 2016）。盡管有這些發現，但目前仍不清楚是否可以根據某個特定類別選擇網絡內各個區域的功能連接特征來區分它們。也就是說，連接特征是否能夠揭示出反映這些網絡內區域不同計算角色的更細致的組織結構？
大量證據表明，個體在視覺感知方面存在顯著且可量化的差異。例如，面孔識別能力在不同人群中差異很大，從患有發展性面容失認癥的人到“超級識別者”都有（Duchaine和Nakayama, 2006; Russell等人, 2009; White和Burton, 2022）。在場景感知方面的類似研究也顯示了個體間的變異性（Clark和Maguire, 2023; Wang等人, 2024）。全腦連接模式在個體間存在系統性差異（Finn等人, 2015; Shen等人, 2017）。這些模式被稱為“連接特征”，能夠識別出大群體中的個體。連接特征還可以預測人類行為和認知，突顯了它們對大腦功能的重要性（Beaty等人, 2018; Rosenberg等人, 2016）。然而，以往的研究主要集中在整個大腦范圍內的連接特征上。因此，目前尚不清楚面孔和場景處理網絡的連接特征在多大程度上具有獨特性。
在本研究中，我們考察了在自然觀看電影（Finn, 2021）和靜息狀態（Raichle, 2015）條件下，面孔和場景網絡核心區域的功能連接模式。具體來說，我們探討了以下問題：（1）面孔和場景網絡的連接特征在個體內部是否具有獨特性？（2）這些網絡內的各個區域是否表現出不同的、可區分的連接特征？（3）這些網絡的連接模式在多大程度上受到任務背景或刺激內容的影響？通過研究這些問題，我們旨在加深對高級視覺皮層功能結構和網絡級組織的理解。
