在使用fMRI的密集采样个体中,自发性共波动的层次组织

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 网络科学 网络科学
• 脑部成像 脑部成像

背景情况:

• 功能连接分析通常集中在高幅度的大脑活动框架上.
• 了解中低振幅共波动的研究较少.
• 边缘时间序列提供了一种将功能连接分解为框架式贡献的方法.

研究的目的:

• 描述大脑活动中中低幅度共波动的特征.
• 开发一种方法来分组和分析所有大小的共同波动模式.
• 研究大脑网络组织的等级结构.

主要方法:

• 使用了来自密集采样研究的数据 (MyConnectome,午夜扫描俱乐部).
• 开发了一种层次聚类算法,通过对对一致来分组峰值共同波动.
• 在多个等级尺度上分析了协同波动模式.

主要成果:

• 确定了三大集群,在粗略的尺度上参与了正规的大脑系统.
• 在更细微的尺度上观察到集群的溶解成精细的模式.
• 发现全球协同波动大小与等级尺度的增加.

结论:

• 大脑的功能连接表现出丰富的,多层次的,层次的组织.
• 同波动模式比以前描述的更加异质.
• 提供有关未来连接性研究数据要求的指导.