默认模式网络对游戏和延迟响应任务绩效的贡献:对子中的theta振荡的功率和连接性分析
Tohru Kodama1, Takashi Kojima1, Yoshiko Honda1
1Department of Physiological Psychology, Tokyo Metropolitan Institute of Medical Science, Setagaya, Tokyo 156-8506, Japan.
Neuroscience letters
|September 2, 2023
概括
默认模式网络 (DMN) 和执行网络 (EN) 在认知任务中进行合作,挑战以前的竞争概念. 泰达振荡揭示了支持子认知控制的信息流.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 认知神经科学 认知神经科学
背景情况:
- 神经成像识别默认模式网络 (DMN) 在休息期间活跃,执行网络 (EN) 在任务期间.
- 这些网络传统上被视为竞争对手,但最近的发现表明在某些认知过程中存在协同激活.
研究的目的:
- 研究在认知控制过程中DMN和EN之间的合作机制.
- 为了澄清theta振荡和网络连接在这种相互作用中的作用.
主要方法:
- 脑电图的记录来自子的中间前额 (前额DMN),后额环/前 (后额DMN) 和侧额前额 (EN) 区域.
- 认知任务包括竞争性视频游戏 (GAME) 和延迟反应 (DR) 任务.
- 使用theta振荡功率和格兰杰因果分析来评估网络相互作用.
主要成果:
- 在GAME和DR任务期间,DMN和EN都表现出了合作活动.
- 在所有三个网络区域中都观察到与GAME任务相关的theta功率增加,与DR任务不同.
- 在这两项任务中,theta振荡连接分析表明信息流向前部DMN (aDMN).
结论:
- 默认模式网络和执行网络在认知控制中以合作方式运行,而不仅仅是竞争.
- 泰达振荡在这些网络之间的信息流中起着至关重要的作用,特别是在苛刻的任务中支持前部DMN.
