MCLM

使用连接图网络分析光学脑信号

摘要。图网络分析 (GNA) 在理解大脑功能方面发挥了重要作用，但其应用主要局限于 fMRI 研究。连接分析 (CA) 被引入作为时间因果关系框架中的信号到图的映射。在本文中，我们研究了 GNA/CA 在 fNIRS 中的应用。为了解决使用 CA 的固有挑战，我们还提出了一种新颖的度量标准：最大交叉滞后幅度 (MCLM)，它可以有效地提取主要的因果关系信息。我们在 55 名参与者的四种认知活动（心算、运动意象、单词生成和大脑工作量）中测试了 MCLM。CA/MCLM 表现出了令人信服的建模能力，并揭示了意想不到的跨主题网络模式。我们发现运动想象和心算共享一个背景网络结构，并且 AFp8 中的右前额叶皮层是每个刺激和参与者中信息流的不变目的地。因此，CA/MCLM-fNIRS 显示出与 fMRI 一起在临床研究中使用的潜力。