参考 brain：Neural, electrophysiological and anatomical basis of brain-network variability and its characteristic changes in mental disorders
功能性大脑网络即使在静止状态下也显示出明显的时间变异性和动态重配置。当前，大多数研究以单（微）或全脑（宏）连接的规模研究脑网络的时间变异性。但是，时变特性的潜在机制仍不清楚，因为在微观或宏观尺度上分析时，脑网络变异性和神经活动之间的耦合都不容易看出。我们提出了一个中间（中观）规模分析，并描述了与特定区域相关的功能架构的时间变异性。这产生了反映全脑的可变性的地形，最重要的是，创建了一个分析框架来建立区域功能架构的可变性与其神经活动或结构连接性之间的基本关系。我们发现，时间变异性反映了在不同时间将大脑区域动态重构为不同的功能模块，并可能表示大脑的灵活性和适应性。初级和单峰感觉运动皮层表现出低的时间变异性，而跨峰区域，包括异峰缔合区域和边缘系统，表现出高的变异性。尤其是，海马/海马旁，下颞中回，嗅回和尾状等变异性最高的地区都与学习有关，这表明时间变异性可能表明脑适应水平。同时记录脑电图/功能磁共振成像和功能磁共振成像/扩散张量成像数据，我们还发现，区域功能体系的变异性受局部血氧水平依赖性活动和a波段振荡的调节，并受内与社区间的结构连通性。中尺度变异性测度在三个心智多中心数据集中的应用涉及1180名受试者的疾病和相匹配的对照显示，这些区域表现出极端，即最高/最低控制的可变性最容易改变精神障碍。具体来说，我们提请注意识别精神分裂症和注意缺陷多动障碍/自闭症之间变异的截然相反的模式。默认模式网络的区域显示出精神分裂症患者的变异性较低，但自闭症/注意缺陷多动障碍患者的变异性较高，与相应的对照组相比。相反，皮层下区域，特别是丘脑，在精神分裂症患者中表现出较高的变异性，但是在注意力缺陷多动症患者中表现出较低的变异性紊乱。这些区域的变异性变化也与症状评分密切相关。我们的工作提供了对静息大脑的动态组织及其在脑部疾病中的变化。节点变异性度量也可能是可能对学习和神经康复有用。
该研究包括8个多中心数据集，涉及1180名受试者。6个静息状态功能性MRI数据集用于精神疾病患者可变性变化的病例对照研究:精神分裂症[数据集1:台湾(Guo et al.， 2014); 自闭症(数据集3:纽约大学-纽约大学;数据集4:墨尔本大学)多动症ADAH(数据集5:北京大学;和数据集6:纽约大学-纽约大学)，这是1000功能连接体项目http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/adhd200/的一部分)和匹配的控件。人口统计资料和药物信息见表1和补充表1。EEG/functional MRI数据集(数据集7)和IMAGEN consortium (Schumann et al.， 2010)的functional MRI/DTI数据集(数据集8)也分别被用来研究变异性的电生理和结构基础。
关于参与者、图像采集和数据预处理的详细信息可以在补充材料中找到，其中还包括对全球信号去除和数据去除细节的讨论。
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