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人类功能性脑连通性可以在时间上分解为高和低弹性的状态，定义为随着时间的流逝的大脑区域的共激活。具有特别高的共同相处的罕见状态已被证明可以反映固有功能网络结构的基本原理，并且是高度主题的。 但是，尚不清楚这种网络限制状态是否也有助于认知能力的个体变化，这些状态在很大程度上依赖于分布式大脑区域之间的相互作用。 通过引入一个新的基于特征向量的预测框架CMEP，我们表明，只有16个时间分离的时间范围（<10分钟10分钟的静止状态fMRI的1.5％）可以显着预测智力中的个体差异（n = 263，p <.001）。 根据以前的期望，个人的网络限制时间范围特别高，并不是预期的智能。 多个功能性脑网络有助于预测，所有结果在独立样本中复制（n = 831）。 我们的结果表明，尽管人类特异性功能连接的基本面可以从最高连接性的几个时间范围中得出，但需要时间分布的信息对于提取有关认知能力的信息是必需的。 此信息不仅限于特定的连接性状态，例如网络填充高弹性状态，而是在整个大脑连接时间序列的整个长度上都反映了。具有特别高的共同相处的罕见状态已被证明可以反映固有功能网络结构的基本原理，并且是高度主题的。但是，尚不清楚这种网络限制状态是否也有助于认知能力的个体变化，这些状态在很大程度上依赖于分布式大脑区域之间的相互作用。通过引入一个新的基于特征向量的预测框架CMEP，我们表明，只有16个时间分离的时间范围（<10分钟10分钟的静止状态fMRI的1.5％）可以显着预测智力中的个体差异（n = 263，p <.001）。根据以前的期望，个人的网络限制时间范围特别高，并不是预期的智能。多个功能性脑网络有助于预测，所有结果在独立样本中复制（n = 831）。我们的结果表明，尽管人类特异性功能连接的基本面可以从最高连接性的几个时间范围中得出，但需要时间分布的信息对于提取有关认知能力的信息是必需的。此信息不仅限于特定的连接性状态，例如网络填充高弹性状态，而是在整个大脑连接时间序列的整个长度上都反映了。
很少有时间分布的大脑连接状态预测人类认知能力
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