在高度采样的个体大脑中,结构-功能合

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 大脑连接学 (Connectomics)
• 系统神经科学 系统神经科学

背景情况:

• 大脑功能依赖于由结构连接 (SC) 支持的大规模网络.
• 了解SC如何实现功能连接 (FC) 对于解释受伤后的大脑功能和行为变化至关重要.
• 之前的研究表明,在SC-FC合中,使用组均值数据,忽视个体变化,存在单模-异模梯度.

研究的目的:

• 研究个体参与者的结构性和功能性大脑连接之间的关系.
• 为了确定单模态-异模态梯度是否足够解释SC-FC在不同大脑区域的合.
• 为了考虑到皮质区域和白质区域的个体间变异性.

主要方法:

• 在三名健康参与者中获得SC的高分辨率扩散权重MRI和FC的静止状态fMRI.
• 每位参与者进行了广泛的数据收集 (78分钟为SC,360分钟为FC).
• 在个人层面分析SC-FC对应,以捕捉独特的大脑组织.

主要成果:

• 结构连接 (SC) 强烈预测了视觉,运动和前后带膜区域的功能连接 (FC).
• 以前提出的单模向异模梯度并不能完全解释观察到的SC-FC合模式.
• 前后环状回路中的SC-FC合类似于单模区域,而不是异模协会区域.

结论:

• SC和FC之间的关系是复杂的,不能仅仅由单模-异模梯度来解释.
• 前后环状皮质表现出类似于主要感觉/运动区域的SC-FC合特征.
• 个人层面的分析对于准确地描述SC-FC关系和大脑网络组织至关重要.