跨空间与时间多尺度脑网络动力学的控制

人脑由不同区域组成，每个区域关联特定功能以及对神经动力学控制的特定倾向。然而，这些功能与控制轮廓之间的关系尚不清楚，这种关系在多样空间与时间尺度上的变化也不明了。在此，我们基于大型社区青年样本扩散张量成像数据构建的脑网络，探究控制与动力学之间的关系。具体而言，我们探究每个脑区域的控制性质，并利用拉普拉斯特征谱研究它们与不同空间尺度下动力学的关联。此外，通过对区域模态可控性和模态划分的分析，我们确定相关动力学是快还是慢，以及是交替还是单调的。我们发现，促进低能耗易转变控制的脑区域与短长度尺度和慢时间尺度的活动相关；反之，促进困难转变控制的脑区域与长长度尺度和快时间尺度的活动相关。基于线性动力学模型，我们的结果为不同神经解剖结构区域所支持的活动传播和网络控制轮廓提供了简洁的解释。