人脑网络中的认知嵌合态
神经元与认知
2019-04-09 v1 动力系统
数据分析、统计与概率
摘要
人脑是一个复杂的动力学系统，通过脑区之间相干与非相干活动的时空模式产生认知。当不同区域为执行认知任务而动态交互时，可观察到部分同步的可变模式，形成嵌合态。我们提出此类态的出现于人脑认知组织具有基础作用，并提出了一种新颖的、基于嵌合态且融入认知信息的框架，以探索大规模脑结构如何影响脑动力学与功能。利用个性化脑网络模型，我们系统研究区域脑刺激如何在预定义认知系统间产生不同的同步模式。随后我们在新框架内分析这些涌现模式，以理解受试者特异与区域特异的结构变异性对脑动力学的影响。我们的结果建议将认知系统分为四组，其受试者与区域变异性水平各异，反映了不同的功能角色。
引用
@article{arxiv.1807.02126,
title = {Cognitive chimera states in human brain networks},
author = {Kanika Bansal and Javier O. Garcia and Steven H. Tompson and Timothy Verstynen and Jean M. Vettel and Sarah F. Muldoon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.02126},
year = {2019}
}