学习关于学习：fMRI 数据中的人脑子网络生物标志物
神经元与认知
2014-07-22 v1
摘要
由于认识到功能不能仅由特定区域的独立激活来解释，将大脑作为网络进行研究已日益流行。相反，在广泛的行为谱系中，功能源于大脑区域之间的动态相互作用。现有关于功能脑网络的文献主要关注一系列网络属性，例如使用模块度、聚类或区域间路径长度来表征“静息态”。相比之下，我们试图发现功能连接的子图，以预测或驱动受试者间感觉运动学习的个体差异。我们采用了一种原则性的方法来发现由大脑活动（通过 fMRI 成像测量）诱导的功能连接显著子图，此时受试者正在执行运动学习任务。我们的目标是发现能够区分受试者高学习率和低学习率的功能连接模式。发现此类显著的判别性子图有望更好地数据驱动地理解与大脑可塑性相关的动态大脑过程。
引用
@article{arxiv.1407.5590,
title = {Learning about Learning: Human Brain Sub-Network Biomarkers in fMRI Data},
author = {Petko Bogdanov and Nazli Dereli and Danielle S. Bassett and Scott T. Grafton and Ambuj K. Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.5590},
year = {2014}
}