控制理论揭示动态重配置功能连接中的能量效率
神经元与认知
2022-03-28 v2 定量方法
摘要
大脑的功能连接随时间波动，而非在静止模式下保持稳定，即便在静息态亦然。这种波动建立了动态功能连接，其在多种模式间以非随机顺序过渡。然而，这种过渡如何促进整个脑网络作为动力系统运作，以及相较于广泛使用的图论测量，该动态重配置机制能带来何种效用，仍属未知。为解答这些问题，我们提出利用来自Human Connectome Project的静息态fMRI与行为测量对脑功能网络进行能量分析。通过比较不同邻接矩阵下的状态转移能量，我们证实当通过默认模式网络驱动过渡时，动态功能连接支撑静息态动力学比静态连接少消耗60%的能量。此外，我们证明将图论测量与我们的基于能量的控制测量组合为特征向量，可为行为评分提供互补的预测能力。我们的方法融合了统计推断与动力系统检验，以理解脑网络。
引用
@article{arxiv.2201.02340,
title = {Control Theory Illustrates the Energy Efficiency in the Dynamic Reconfiguration of Functional Connectivity},
author = {Shikuang Deng and Jingwei Li and B. T. Thomas Yeo and Shi Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.02340},
year = {2022}
}