拓扑数据分析揭示了人脑网络在从休息状态转入认知负荷时的重构
摘要：脑功能网络不断适应环境需求的变化。环境变化与活跃的认知过程的变化密切相关。近年来，网络方法作为分析心理功能基础的神经生理机制的一种有前景的方法出现了。本研究考察了静息状态和认知负荷下的功能脑网络的拓扑特征，这些特征是基于电脑图数据提供的Sternberg项目识别范式（SIRP）执行的。我们提出，人脑功能网络的拓扑特性在认知负荷和静息状态之间是有区别的，认知负荷时网络的整合性更高。结果表明，功能脑网络的拓扑特征严重依赖于被试所执行的认知过程的类型，并且随着任务变化而变化。分析还表明，在工作记忆任务期间的功能连接性显示出较快的同源群生成器出现，支持在工作记忆执行的初始阶段和更快的网络整合增加之间存在关系的观点，连接中枢起着关键作用。
作者：Ilya Ernston, Arsenii Onuchin, Timofey Adamovich
论文ID：2305.12491
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2023-07-25