人类功能连接组可识别性的探寻

评估人类功能连接组（FC）的个体“指纹”正成为神经科学中一个有前景的方向，这源于其从功能连接谱中推断单个被试的巨大固有潜力。本文表明，基于有限数量脑连接模态的组级分解重建过程，可以最大化人类功能连接组的个体指纹。我们利用人类连接组计划（Human Connectome Project）的数据证明，通过连接特征模态对个体FC进行最优重建，可最大化被试在静息态及所评估的全部七项任务中的可识别性。最优重建的个体连接谱的可识别性在全局和边级别均得到提升，即使将重建施加于被试的额外功能数据上也是如此。此外，重建的FC数据与任务行为测量表现出更稳健的关联。最后，我们将该方法扩展至绘制最敏感于任务的功能连接。结果表明，无论任务如何，均可在功能连接域中最大化个体指纹识别，这是脑连接领域迈向个体化连接组学的关键下一步。