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脑结构-功能耦合解码大脑状态和个体指纹

功能活动的大脑信号在解码大脑状态(意思是区分不同的任务)和指纹(在一个大群体中识别个体)两方面都显示出了良好的结果。重要的是,这些脑信号并不能解释大脑功能发生的基础脑解剖学。最近,基于图信号处理(GSP)的结构-功能耦合研究发现,健康受试者在静息状态下平均存在从单峰向跨峰的有意义的空间梯度。在这里,我们探索了结构-功能耦合对不同大脑状态(任务)和个体受试者的特异性。我们使用了来自Human Connectome项目的100名不相关的健康受试者在休息期间和7个不同任务期间的多模态磁共振成像,并在不同的交叉验证设置下,采用支持向量机分类方法进行解码和指纹识别。我们发现,结构-功能耦合措施允许对任务解码和指纹进行准确的分类。特别地,指纹识别的关键信息被发现在功能信号中更自由的部分,其贡献显著地局限于额顶叶网络。此外,功能信号的自由部分与认知特征表现出较强的相关性,通过偏最小二乘分析证实了其与指纹的相关性。通过引入基于GSP的信号滤波和FC分解的新视角,这些结果表明,脑结构-功能耦合提供了一种新的认知信号和休息和任务期间的个体大脑组织特征。此外,它们为阐明结构连接组的低和高空间频率的作用提供了见解,导致对结构连接组图谱中表征个体的关键结构-功能信息的新理解。

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