图一网络相关研究领域关系图 为了确定DMN（Default Mode Network）领域中广泛的研究主题，作者检索了Raichle等人(2001)的论文。 每个集群代表了DMN领域中一个广泛的研究主题。紫色的部分包含了典型的认知神经科学的任务驱动的论文。蓝色聚类中的论文广泛关注疾病状态和DMN之间的关系。红色集群中的论文主要关注功能连接过程。 从这张图中，可以看到Raichle等人(2001)的研究引起了不同领域研究者的极大兴趣，如此多的领域同时对DMN进行关注，也充分表明了DMN在脑功能及网络研究中的重要地位。 在对DMN相关研究进行了一个总体的关照后，作者开始仔细阐述DMN发现的机理。 然后，作者开始集中对DMN的功能进行了四个方面的详细探讨。
DMN（Decision Model and Notation决策模型标记） 标准 DMN 不属于某个企业，而是属于某个机构（OMG），该机构已经通过其他世界范围的标准（例如 BPMN 和 UML） DMN 标准受到多种软件产品的支持；您对任何特定供应商的产品的依赖程度较低。 直接执行 在 DMN 中，可以使用相同的语言对决策进行建模和执行。 一个简单的决策表 我们应该从一个相当简单的决策表开始我们的 DMN 教程： 假设我们邀请了一些客人共进晚餐。问题是，我们应该准备哪道菜。 但是 DMN 提供了更高级的概念来检查输入条目。DMN 标准的一部分是 足够友好的表达语言 (FEEL)。 FEEL 定义了一种语法，用于表达输入数据应该被评估的条件。 正如我们在 DMN 参考指南中描述的那样，您可以在 DMN 决策表中表达更多内容。 DMN 和 BPMN 流程 也许你在想： 嘿，我为什么要使用 DMN，我可以用 BPMN 网关表达这些规则！
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DMN内表示DMN电极之间的锁相值（PLV），DMN-Other表示DMN电极与其他6个大脑网络中的电极之间的PLV。分别分析每个试验的数据，并在每种条件下对试验的PLV进行平均。 DMN向其他6个网络的净因果流出量明显高于相反的网络。DMN→其他表示从DMN电极到其他6个大脑网络中的电极的PTE；其他→DMN 表示从其他 6个网络中的电极到DMN的 PTE。 2.8 静息期间DMN和其他网络的功率谱密度为了检查DMN内同步和DMN与其他网络的同步是否由iEEG波动幅度的差异驱动，作者比较了DMN和其他6个大规模网络中的功率谱密度（详见方法）。 作者计算了所有DMN内电极对之间的欧氏距离，以及DMN中一个电极和其他六个网络之一中第二个电极对之间的欧氏距离。事实上，DMN内电极的距离高于交叉DMN电极的距离（p<0.001）。 作者发现DMN内慢波相位同步明显大于DMN与其他六个大规模网络的交互。相比之下，DMN的跨网络交互情况正好相反，与DMN内同步相比，DMN在beta和gamma波段与其他网络的同步性更高。
DMN的这种积极作用是如何与长期观察相一致的，即DMN网络只被外界刺激的存在或不存在非常微弱的调节。 这表明，DMN相关性是由刺激的时间结构的连贯性在几分钟内调节的，这与长期时间尺度的情境依赖表征在DMN内保持一致。 DMN被锁定在刺激的高级属性上 为了检验DMN所有区域间的DMN相关模式在不同刺激下的变化(而不是仅仅检查与PCC为种子时的相关性)，接下来将FC和ISFC分析应用到一组双边DMN感兴趣区域(roi)。 (b)在DMN中，故事每个片段的平均ISFC与对该叙事片段的回忆相关。 鉴于DMN功能和情景记忆之间的先前关联，还调查了DMN区域的历史依赖ISFC强度是否与成功编码叙事相关。 可以观察到DMN和背侧语言系统之间以及DMN和听觉区域之间的相关模式从正到负的可靠的短暂变化。
在大脑皮层内，DMN位于距离感觉和运动系统最远的区域。在这里，我们考虑如何利用我们对DMN的拓扑特征的知识，更好地理解该网络如何有助于认知和行为。 1 . 还研究了DMN和其他神经系统之间的关系。研究表明，在任务期间与DMN相反的显示出大脑活动模式的区域(例如，随着任务的需要而增加活动)也显示出与休息时DMN区域的相关性相对降低的模式。 在高阶认知中的作用 研究人员对DMN在认知中的作用有了重要的了解，他们调查DMN与记忆的明显联系。这些研究人员发现，当参与者想到自己或从事某些类型的社会认知时，DMN活动会增加。 尽管这些观点为DMN活动与特定心理领域功能之间的数据提供了有价值的解释，但它们也提出了关于DMN对认知更普遍贡献的本质的问题。 与信号从单峰系统汇聚到DMN的概念一致，对人类的研究表明，从单峰区域到DMN的皮层表面有大规模的网络有序地组织起来。
试着更改 amount 的值，查看对流程执行顺序的影响 3.决策自动化 在上面的案例中我们在审批时是通过用户任务结合表单来做的审批，本案例我们来看看我们通过DMN为流程添加一个业务规则来处理 3.1 表 点击 File > New File > DMN Diagram创建一个新的DMN,现在画布上已经存在一个决策元素了，选择它，然后在右侧属性面板中更改Id和Name，这里的Id需要和流程中的Decision Ref属性一致，这次我们输入Id为approve-payment 接下来，点击决策元素左上角的表格按钮，创建新的DMN表. 3.3 编辑DMN表 首先编辑输入参数，在本例中，为了简单， 表 点击底部的部署按钮，将DMN部署到流程引擎中 3.5 流程案例测试 现在打开 http://localhost:8080/camunda/app/cockpit/ ，使用demo/demo 登录，可以看到决策定义增加了一个，点击进去可以看到刚才编辑的DMN.
默认模式网络(DMN)是最重要的内在连接网络，是大脑功能组织的关键架构。相反，失调的DMN是主要神经精神疾病的特征。然而，该领域仍然缺乏对DMN调控的机制和对DMN调控失调的有效干预。 重要的是，α振荡的增加介导了DMN连接的增强。因此，这些发现确定了α振荡和DMN功能之间的机制联系。经颅α调制可以上调DMN，进一步强调了一种有效的非侵入性干预，以使各种疾病中的DMN功能正常化。 GC改变与DMN连接改变关联起来)。 图2 α-tACS增强DMN中的BOLD和α连通性(假设检验)图3 α P到F连接增加通过α-tACS介导DMN连接增强2.4 α-tACS增加了tACS站点和DMN之间的连接为了获得对tACS诱导的神经调节机制的了解 这些结果表明，DMN可以通过经颅刺激α振荡而上调。此外，他们提供了将α振荡，特别是α连接，机械地与DMN联系起来的实验证据，进一步证实了α -DMN相互依赖的概念。
假设每个源级IC代表一个脑网络，作者通过搜索与预先定义的DMN模板最匹配的IC来关注DMN。 在FreeSurfer软件中采用全宽半最大值为9mm的高斯滤波器对与DMN匹配的网络连接值进行平滑处理。然后，用单样本t检验来确定DMN在群体水平上的意义。 所有受试者获得的电生理DMN显示在图3中。图3B描述了平均和无阈值的脑连接图。经过阈值化和多重比较校正（图3C），EEG DMN确定了后扣带/楔前区和下顶叶，它们是DMN关键区域的一部分。 由于两个年龄组的认知表现和电生理学上的DMN都没有明显的差异，作者后来的分析在寻求DMN连接、年龄和记忆表现之间的关系时，将这两个组合并为一组。 此外，作者发现在DMN后部的ROI内的网络连接值与从中年到老年的健康人的外显记忆表现呈负相关。同时，在老年人亚组中，个人的年龄与DMN后部同一区域的连接呈正相关。
不仅是任务参与，DMN的其他许多特性中在其内部都表现出极大的异质性。这种现象的一种解释是DMN的这种功能异质性是由其内部相互区分的子网络结构所决定的。 这边文章便是基于这一思路，在10个被试中稳定的探测到DMN的子网络结构。 ④ 顶叶子网络作为DMN的核心，外侧子网络为与其他网络连接的hub节点 文章中计算了每个子网络到DMN自身以及到语言网络（在本文中即腹侧注意网络）、额顶网络的功能连接，发现顶叶子网络与其他DMN的连接强度显著高于其他子网络 三、 结论 通过在个体水平上的DMN子网络分析，本文将DMN划分为9个子网络，并发现了前部外侧子网络耦合到控制网络的信息流通道，以及背外侧子网络到语言网络的信息流通道。 而且这种个体化的DMN子网络在未来的临床应用中或许将发挥重要的作用。
尽管有越来越多的证据表明DMN的结构和功能连接和各种神经精神疾病和神经退行性疾病有相关性，但是DMN在人类认知中的确切作用仍然是未知的。 总的来说，这些发现暗示了DMN参与了个体的自动信息处理过程。 基于DMN的自动控制功能，我们假设：(1)DMN区域在应用阶段相对于规则获取阶段更活跃；(2)在认知灵活性任务的规则应用阶段，DMN的连通性将被改变，来反映该网络的差异贡献;(3)DMN区域的更大的功能交互可以预测更快更准确的决策 接下来，使用DMN中心左后扣带皮层/楔前叶区域的种子点。对DMN在任务的两个阶段的连接进行了研究，观察到双岛环路和右前辅助运动区域的连接减少以及与DAN的区域连接的增加（图3b）. ? 图3. 讨论 基于研究结果，研究认为DMN可能有助于产生一种“自动模式”，这种模式利用基于记忆的预测来帮助进行决策；而控制网络则涉及到一种“手动模式”，当DMN无法可靠地预测环境时，它将覆盖自动系统。
试着更改 amount 的值，查看对流程执行顺序的影响 3.决策自动化 在上面的案例中我们在审批时是通过用户任务结合表单来做的审批，本案例我们来看看我们通过DMN为流程添加一个业务规则来处理 3.1 表 点击 File > New File > DMN Diagram创建一个新的DMN,现在画布上已经存在一个决策元素了，选择它，然后在右侧属性面板中更改Id和Name，这里的Id需要和流程中的Decision Ref属性一致，这次我们输入Id为approve-payment 接下来，点击决策元素左上角的表格按钮，创建新的DMN表. 3.3 编辑DMN表 首先编辑输入参数，在本例中，为了简单，我们依据项目名进行判断 ，规则可以使用 FEEL 表达式、JUEL或者 Script 书写，详情可以阅读 https://docs.camunda.org/manual/latest/user-guide/dmn-engine 登录，可以看到决策定义增加了一个，点击进去可以看到刚才编辑的DMN.
这3个网络是突显网络（SN）、默认模式网络（DMN）和中央执行网络（CEN）。 SN被认为与检测和协调相关，对明显的内、外感受刺激做出反应，包括调节DMN和CEN的相关活动，而DMN和CEN与社会认知、执行功能以及其他功能相关。 ASD女孩和男孩在全脑水平上，SN、DMN或CEN的功能连接没有显著差异。同样，TD青年在DMN或CEN的功能连接上也没有表现出显著的性别差异。然而，TD女孩和男孩在SN的功能连接上表现出显著差异。 将ASD女孩和TD女孩比较时，SN、DMN或CEN的功能连接不存在显著差异。 关于本文对DMN和CEN间的功能连接的发现，DMN和CEN间的功能连接在以前的研究发现中与执行功能和IQ有关，这2个网络间的分隔越大在正常人中表现出更强的认知能力。
目前普遍认为，高阶认知功能依赖于任务控制网络和默认模式网络（DMN）之间的复杂相互作用。 任务控制网络与DMN各自内部及之间的连接在预测一般能力分数方面起着重要作用。 ? 图2是一致图，它突出了在一般能力预测模型中权重更大的连接。在此图中，任务控制网络和DMN之间的连接非常明显。 更准确地说，术语“任务控制- DMN交互”是指:(i)任务控制网络中的连接；(ii)DMN中的连接；(iii)任务控制网络节点与DMN节点之间的连接。 此外，许多证据表明DMN是这些自上而下的自适应控制信号的重要目标。在任务控制网络必须与DMN合作进行协调处理的情况下（例如在复杂的问题解决和前瞻性决策过程中），需要对DMN进行调制。 还需要在任务集中于外部的，对认知要求较高的任务中避免DMN的干扰，任务控制网络对DMN的不充分调节有时会导致任务性能受损。
设置为后台运行线程的方法是：设置线程的daemon属性为True import threading,time def dmn(): print('dmn start...') dmn start... ndmn start... end. ndmn end. [Finished in 1.3s] 由上面打印的结果我们可以看到dmn线程设置为后台线程后，它的 print('dmn end.') d = threading.Thread(target=dmn) d.daemon = False ... >>> start... dmn start... dmn end. [Finished in 2.5s] 线程同步 1 )指令锁 threading.Lock acquire尝试获得锁定，进入阻塞状态。
得到三个与DMN相关的衍生模块：POST-DMN包括DMN的后部分成分（后扣带回、海马旁、楔前叶和顶下小叶区域），ANT-DMN包括DMN的前部分成分（前额叶区域）和DMN（将后部分和前部分整合到同一模块的大模块 总的来说，受试者百分比从高到低排列的模块是：DMN（存在于96%的受试者中）、POST-DMN（存在于88%的受试者中）、VIS-视觉网络（存在于86%的受试者中）、ANT-DMN（存在于86%的受试者 这些模块是：POST-DMN（存在于98%的受试者中）、VIS（存在于94%的受试者中）、DAN（存在于91%的受试者中）、DMN（存在于84%的受试者中）、L-TEMP（存在于82%的受试者中）、ANT-DMN 这18个模块与11个RSNs相关联：DMN、SAN、SMN、VIS、LTEMP、DAN+VIS、AUD+VIS、POST-DMN、DMN+FPN、FPN、ANT-DMN。 通过观察图5C的相似性矩阵，显示DMN、SMN、VIS、ANT-DMN、AUD+VIS和LTEMP代表两个或多个模块，而SAN、DAN+VIS和POST-DMN与单个模块相关。
之前研究发现，在ADHD患者的DMN与任务无关的思考和走神有关。在健康成年人和儿童中，DMN也在具有挑战性任务中表现出去激活有关以及任务中较少的走神有关。DMN异常的去激活与儿童和成人注意力缺陷有关。 在健康受试者中，DMN一直是fMRI神经反馈的直接目标，被试在训练后被证明能够自我调节DMN网络。 此外，儿童和青少年的DMN以及丘脑、纹状体和后岛叶还不成熟。因此，有研究者猜测，fMRI神经反馈的rIFC上调可能会导致儿童和成人中与任务正性网络呈反向相关的DMN下调。 5. fMRI神经反馈对认知控制和DMN效应与刺激对这些网络的效应相似 该研究中，rIFC-神经反馈对ADHD患者额纹-状体和DMN区域的影响类似于刺激对神经功能缺陷区的作用。 单一刺激的研究显示，rIFC、前扣带皮层和纹状体区域的激活增加，DMN的背内侧额叶部分的激活减少。在个别研究中，兴奋剂也被证明会增加DMN后部(如后扣带皮层和楔前叶)的去激活。
采用基于种子点的fMRI分析，研究DMN正连接（网络内部相关）及DMN负连接（网络间反相关）。将FDG-PET表征的脑代谢与fMRI功能连接度进行关联。 DMN网络正向连接在病例对照组间存在差异而病例组内无差异，DMN网络负向连接仅出现在健康对照组及最低意识状态脱离患者。无反应觉醒综合征及最低意识状态患者表现出病理性网络间正向连接（超连接）。 大脑代谢与DMN网络正向连接（Spearman’s r=0.50,p<0.0001）及DMN网络负向连接（Spearman’s r=-0.52,p<0.0001）相关。灰质体积各组间并无差异。 结论： 该横断面研究结果表明，无反应觉醒综合征与最低意识状态保留部分DMN网络连接（网络内部及网络间），由最低意识状态脱离的患者也存在DMN网络正连接。 该研究除了找到了最低意识障碍脱离和最低意识障碍患者及无反应觉醒综合症之间的意识觉醒的神经基底差异标志——即负相关DMN的保留，还对于研究负相关DMN的神经元起源具有重要作用。
近期研究发现，默认模式网络(DMN)的不稳定性也被认为与SD的注意力损害有关（图1）。 对于工作记忆，它与注意力一样，SD会导致DLPFC和后顶叶皮层活动量的降低，丘脑活动和DMN活动的改变也已经被观察到。 此外，研究发现，任务状态下DMN活动的异常程度可以预测SD状态下工作记忆能力损伤的严重程度（图1）。 SD条件下，FPN活动与DMN活动之间存在不稳定的相互抑制，这主要是由于来自丘脑的异常的上升唤醒信号。 与工作记忆和选择性注意任务一样，在SD之后的情景记忆编码过程中，DMN的活动也会出现显著的改变。
然而，使用两种图谱(图6)进行SD后，有15种网络间时间变异显示显著变化:VN-SMN、VN-DMN、SMN-DAN、SMN-DMN、DAN-LN、DAN-FPN、DAN-DMN、DAN-CN、VAN-FPN 、VAN-DMN、VAN-CN、LN-FPN、FPN-DMN、FPN-CN和DMN-CN。 只有10%的慢1/RT可以成为vn和DMN之间网络间时间变异的重要预测因子。以上结果表明，10%的慢1/RT对VN-DMN网络间时间变异性有显著的负面影响。 (2)对于网络内时间变异性，SD后DMN的网络内时间变异性增加。(3)受试者SD后，VN-DMN、FPN-DMN等15个子网的网络间时间变异性增加(图4和图6)。 我们发现，SD后大尺度功能型网络区域(VN、SMN、VAN、LN、FPN和DMN)的区域水平时间变异性增加，而若干丘脑亚区域的区域水平时间变异性降低。SD后观察到DMN网络内时间变异性增加。
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