Salience

原创文章 人类颅内显着网络的时空完整性和自发非线性动态特性

显着性网络 (SN) 在认知控制和自适应人类行为中起着关键作用，但其电生理基础和毫秒时间尺度的动态时间特性尚不清楚。在这里，我们使用来自多个队列的侵入式颅内脑电图 (iEEG) 来研究 SN 的神经生理基础，并确定将其与默认模式网络 (DMN) 和背外侧额叶-顶叶网络 (FPN) 区分开来的动态时间特性，这两者都是人类认知中发挥重要作用的另外两个大规模大脑网络。对网络相互作用的 iEEG 分析表明，共同锚定 SN 的前岛叶和前扣带皮层之间的网络内相互作用比与 DMN 和 FPN 的跨网络相互作用更强。对 SN、DMN 和 FPN 之间信息流方向性的分析揭示了 SN 中的因果流出中心与其在网络相互作用的快速时间切换中的作用一致。对区域 iEEG 时间波动的分析表明，与 DMN 和 FPN 相比，SN 内神经活动的时间动态更快，熵更高。至关重要的是，这些结果在多个队列中得到了复制。我们的研究结果为 SN 的神经生理学基础提供了新的见解，更广泛地说，为人类大脑大规模功能组织的基础机制提供了新的见解。