運動想象的大尺度動態(tài)功能網(wǎng)絡連接
關鍵詞：運動想象 動態(tài)網(wǎng)絡 機器學習 滑動窗
摘要：運動想象是一個多維度的高級腦認知活動,被廣泛應用于腦-機接口控制和臨床康復。然而,運動想象應用背后的神經(jīng)機制仍然不清楚。為進一步理解運動想象潛在的神經(jīng)機制,從大尺度水平探索運動想象的動態(tài)腦網(wǎng)絡連接,征集26名健康被試進行運動想象功能磁共振掃描實驗?；谶\動想象任務態(tài)磁共振數(shù)據(jù),首先,利用獨立成分分析,獲取11個大尺度功能子網(wǎng)絡,并提取子網(wǎng)絡對應的時間序列;然后,利用滑窗分析法,構建動態(tài)網(wǎng)絡連接矩陣,并對所有的連接矩陣進行k-means聚類分析,得到狀態(tài)依賴的動態(tài)連接;最后,利用網(wǎng)絡統(tǒng)計分析方法,評估左/右手運動想象動態(tài)網(wǎng)絡連接差異。結果表明,機器學習方法能更有效地獲取數(shù)據(jù)特征,得到基于數(shù)據(jù)驅動的最優(yōu)窗長為31個時間點,并且對左/右手運動想象的分類準確率達75.6%;運動想象大尺度網(wǎng)絡連接模式是一種狀態(tài)依賴的動態(tài)變化過程,共聚類出4個動態(tài)重構連接模式;左/右手運動想象大尺度動態(tài)網(wǎng)絡連接模式的特異性,主要體現(xiàn)在額頂網(wǎng)絡(FPN)和背側注意網(wǎng)絡(DAN)與其他子網(wǎng)絡之間的交互上。該研究的發(fā)現(xiàn),為理解運動想象潛在的神經(jīng)機制提供新的觀點。
中國生物醫(yī)學工程學報雜志要求:
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