基于基于fMRI网络的统计数据的人类时刻型的分类.
Sophie L Mason1,2, Leandro Junges2, Wessel Woldman2
1School of Mathematics, College of Engineering and Physical Sciences, University of Birmingham, Birmingham, United Kingdom.
Frontiers in neuroscience
|June 21, 2023
概括
时代型,或一个人的内部生物钟,影响大脑网络. 极端的时刻型表现出明显的功能性大脑网络差异,影响认知和心理健康.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 时间生物学 时间生物学
- 认知科学 认知科学
背景情况:
- 时间型,即内部昼夜节律与24小时的光暗周期的调整,与心理健康和认知功能有关.
- 晚期时代型与更高的抑郁风险和在典型工作时间的认知表现受损有关.
- 连接昼夜生理学,大脑网络,认知和心理健康的神经基础仍然不清楚.
研究的目的:
- 调查功能性大脑网络是否包含可以根据时间型区分的信息.
- 为了确定时间型相关的大脑网络差异如何在一天中发生变化.
- 探索大脑网络分析对分类极端时间型的潜力.
主要方法:
- 利用休息状态功能性磁共振成像 (rs-fMRI) 来自16个早期和22个晚期时代型个体的数据.
- 使用基于网络的统计 (NBS) 开发了一个分类框架来分析大脑网络的差异.
- 在三次扫描中收集数据,以评估时间变化.
主要成果:
- 确定了不同的子网络,这些子网络在一天中的不同时间在极端时刻类型之间存在差异.
- 在晚上区分年代型时,获得了高分类准确度 (97.3%).
- 证明了分类准确性在扫描过程中有所不同,突出显示了时间动态.
结论:
- 功能性大脑网络的差异与极端的时间类型有关.
- 这些发现表明,时间型嵌入到大脑网络组织中.
- 进一步的研究可以阐明生理学,大脑网络和心理健康状况之间的关系.


