脑电中大幅爆发活动的尺度特异性动态捕捉具有行为意义的可变性

神经活动中级联的大幅爆发被称为雪崩（avalanches），被认为可揭示神经系统内复杂的空间分布交互。例如，在人类神经影像中，静息态期间发生的雪崩表现出尺度不变动态，支持了大脑在临界态附近运行从而实现长距离空间通信的假说。事实上，有人认为这种以雪崩幂律分布为特征的尺度不变动态在神经系统中是普遍的，并通过共同机制涌现。尽管雪崩及其临界性分析日益被视为利用复杂系统理论理解脑功能的框架，但尚不清楚该框架如何解释普遍存在的认知可变性（无论是跨个体还是跨任务）。为此，我们分析了健康人类在静息态以及两种认知需求不同且产生各自独特行为测量的任务条件下的 EEG 活动中的雪崩。在静息和任务条件下，我们都观察到雪崩动态表现出尺度不变特征，但在具体特征上存在差异，体现出个体可变性。利用我们称之为归一化参与（normalized engagement）的新度量（其估计脑区产生高幅爆发的可能性），我们还研究了雪崩动态的区域特征。归一化参与不仅显示出预期的个体和任务依赖性可变性，还显示出与个体行为相关的尺度特异性。我们的发现拓展了对雪崩特征的理解，并支持新兴的理论观点，即活跃人脑的动态运行于类临界区域而非单一临界态。