机构名称：
¥ 1.0
功能活动的大脑特征在解码大脑状态（即区分不同的任务）和指纹识别（即在大群体中识别个体）方面都表现出良好的效果。重要的是，这些大脑特征并不能解释大脑功能发生的底层大脑解剖结构。基于图形信号处理 (GSP) 的结构-功能耦合最近揭示了健康受试者在静息状态下从单峰到跨峰区域的平均空间梯度。在这里，我们探索结构-功能耦合对不同大脑状态（任务）和个体受试者的特异性。我们对来自人类连接组计划的 100 名不相关的健康受试者在休息和七个不同任务期间使用了多模态磁共振成像，并采用支持向量机分类方法进行解码和指纹识别，并使用各种交叉验证设置。我们发现结构-功能耦合测量可以对任务解码和指纹识别进行准确分类。具体而言，指纹识别的关键信息位于功能信号的更自由部分，其贡献明显集中在额顶网络。此外，功能信号的自由部分与认知特征表现出很强的相关性，经偏最小二乘分析评估，证实了其与指纹识别的相关性。通过引入基于 GSP 的信号过滤和 FC 分解的新视角，这些结果表明，大脑结构功能耦合提供了一类新的认知特征和个体大脑组织在静息和执行任务时的组织特征。此外，它们还提供了阐明结构连接组低空间频率和高空间频率的作用的见解，从而对在结构连接组图谱中可以找到用于表征个体的关键结构功能信息的位置有了新的认识。
大脑结构功能耦合为任务解码和个体指纹识别提供特征
主要关键词
相关文件推荐
