Aktiviteten i den mänskliga hjärnan rör sig mellan olika funktionella tillstånd för att möta kraven i vår dynamiska miljö, men grundläggande principer som styr dessa övergångar är fortfarande dåligt förstådda. Här utnyttjar vi de senaste framstegen inom nätverksvetenskap för att analysera mönster av funktionell interaktion mellan hjärnregioner. Vi använder dynamiska nätverk representationer för att undersöka landskapet av hjärnkonfigureringar som åtföljer uppgiften prestanda både inom och mellan fyra kognitiva tillstånd: en uppgiftsfri vilotillstånd, en uppmärksamhet-krävande tillstånd, och två minneskrävande tillstånd. Med hjälp av formalismen av hypergrafer, identifierar vi närvaron av grupper av funktionella interaktioner som varierar konsekvent i styrka över tiden både inom (task-specifika) och över (task-general) hjärntillstånd. I motsats till tidigare betoningar på komplexiteten i många dyadiska (region-till-region) relationer visar dessa resultat att hjärnans anpassningsförmåga kan beskrivas genom gemensamma processer som driver den dynamiska integrationen av kognitiva system. Dessutom etablerar våra resultat hypergrafen som ett effektivt mått för att förstå funktionell hjärndynamik, vilket också kan visa sig användbart för att undersöka kors-task, kors-ålder, och kors-kohort funktionell förändring. Den mänskliga hjärnan är ett komplext system där interaktioner mellan många miljarder neuroner ger upphov till en fascinerande rad mänskliga beteenden. Som svar på dess föränderliga miljö - till exempel i situationer där vila, minne, fokuserad uppmärksamhet, eller lärande - hjärnan dynamiskt växlar mellan olika mönster av funktionell aktivering. Trots rikedomen av neuroimaging data tillgängliga, den enorma komplexiteten i hjärnan gör identifieringen av grundläggande principer som styr denna uppgiftsbaserade organisation av neural aktivitet en tydlig utmaning. Här tillämpar vi nya tekniker från dynamisk nätverksteori för att beskriva interaktioner mellan hjärnregioner som ett växande nätverk; detta ger en ram för att förstå dessa tidsberoende interaktioner när det gäller att organisera egenskaper hos hela nätverket. Vi undersöker mönster av korrelerad neural aktivitet under fyra tillstånd: ett vilotillstånd, ett uppmärksamhetskrävande tillstånd och två minneskrävande tillstånd. Med hjälp av nätverksvetenskapstekniker identifierar vi grupper av hjärnnätverksinteraktioner som förändras sammansvetsat över tid, både inom enskilda uppgifter och över alla uppgifter. Genom att utveckla verktyg för att analysera storlek och rumslig fördelning av dessa grupper, kvantifierar vi betydande skillnader mellan egenskaper hos hjärnnätverksdynamik i olika uppgifter. Detta arbete visar att dessa tekniker kvantitativt karakteriserar utvecklande uppgiftsbaserad organisation av neural aktivitet och ger en lovande metod för att undersöka hur hjärnnätverk egenskaper hos individer motsvarar prestanda på kognitiva uppgifter.
Till exempel finner REF de grupper av hjärnfunktionella interaktioner som fluktuerar konsekvent i styrka över tid i stället för dyadiska (region-till-region) relationer.
Brain Network Adaptability Across Task States
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}