预测整个大脑的神经动态从前额叶皮层功能近红外光谱信号在看电影期间

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 认知科学 认知科学

背景情况:

• 功能近红外光谱 (fNIRS) 提供便携,经济高效的神经活动测量.
• fNIRS仅限于表面皮层区域,缺少更深层的大脑区域.
• 功能性磁共振成像 (fMRI) 提供全脑覆盖,但更不便携.

研究的目的:

• 介绍一个预测模型,将前额部fNIRS信号映射到全脑fMRI活动中.
• 通过使用一种共同的刺激来利用fNIRS和fMRI之间的共享神经动态.
• 为了从局部的fNIRS数据中推断更广泛的神经活动.

主要方法:

• 在电影观看期间使用fNIRS数据和公开可用的fMRI数据集训练了一个预测模型.
• 对一个共同的视听刺激进行了对齐的神经反应,用于交叉模式的映射.
• 评估模型在个人和不同刺激 (电视剧) 中的概括性.

主要成果:

• 该模型在122个大脑区域中的66个大脑区域中显著预测了fMRI时间过程.
• 成功地映射了fNIRS信号到通常无法通过fNIRS访问的大脑区域.
• 复制了主体间的功能连接,并保留了电影中的语义信息.
• 从不同的电视剧中证明了对独立数据集的概括性.

结论:

• 开发的模型有效地从局部的fNIRS数据中推断出全脑神经活动.
• 这种方法增强了fNIRS在自然主义任务期间研究大脑功能的实用性.
• 公共可用的模型有助于从fNIRS中推断更广泛的神经动力学.