在非符号大小处理过程中,前端对位和突出网络的同步预测了青少年的大脑年龄和数学表现
Chan-Tat Ng1, Po-Hsien Huang1,2, Yi-Cheng Cho1
1Department of Psychology, National Chengchi University, Taipei, Taiwan.
在整个发育过程中,前端对面 (FPN) 和突出网络 (SN) 中的大脑连接性发生变化,FPN增加,SN减少. 由这些网络预测的成熟大脑年龄估计与更好的数学技能相关.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 认知科学 认知科学
- 发展心理学 发展心理学
背景情况:
- 大脑的发育持续到成年,不断发展的神经回路支持认知.
- 非象征性大小表示是数学学习的基础.
- 了解大脑网络的发育轨迹是识别异常发育的关键.
研究的目的:
- 绘制前端对象网络 (FPN) 和突出网络 (SN) 连接的发展变化.
- 开发一个使用功能连接的脑年龄预测模型.
- 研究大脑年龄与数学能力之间的关系.
主要方法:
- 在7-30岁的参与者中利用了FPN和SN的基于任务的功能连接数据.
- 使用机器学习 (渐变增强) 用于通过交叉验证来预测大脑年龄.
- 分析了网络内部和网络之间连接的发展轨迹.
主要成果:
- 随着年龄的增长,观察到FPN连接率的线性增加和SN连接率的下降.
- 确定了FPN-SN连接中的U形轨迹,青少年显示同步减少.
- 实现了准确的年龄预测 (r=.727),FPN连接是最强的预测因素.
- 发现更成熟的大脑年龄估计与更好的算术表现相关.
结论:
- 在FPN和SN内部和之间的功能连接显示出不同的发展模式.
- 使用FPN和SN连接的脑年龄估计是评估认知发展的可行工具.
- 根据大脑年龄的指示,大脑成熟与青年时期的数学能力有关.
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