人脑默认网络方向图:基于7TfMRI的动态因果模型

近年来,默认网络是认知神经科学领域的研究热点之一,已有研究报告它可能参与了多种认知活动,而且某些精神疾病也与其异常活动相关.但默认网络内主要脑区之间的有向连接关系(有效连接模式)尚不明确.本研究使用国际前沿的谱动态因果模型算法,基于7T高分辨率静息态功能磁共振数据,对默认网络4个核心脑区之间的有效连接模式进行了探索.实验结果发现,默认网络内后扣带回接受内侧前额叶、双侧顶下叶的信息输入,可能扮演着信息集合中心的角色,而双侧顶下叶对内侧前额叶、后扣带回都有信息输入,在默认网络内可能起到信息驱动和调节的功能.本研究首次报道了基于7T功能磁共振数据得到的默认网络有向连接图谱,对于我们更深入理解默认网络的功能具有帮助,对相关精神疾病的研究具有潜在的参考应用价值.