近日，復(fù)旦大學(xué)智能復(fù)雜體系基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)實(shí)驗(yàn)室教授于玉國(guó)課題組探討了人腦在執(zhí)行心算和聆聽(tīng)音樂(lè)兩種認(rèn)知行為時(shí)，呈現(xiàn)出來(lái)的動(dòng)態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜動(dòng)力學(xué)特征，揭示了人腦在執(zhí)行高度專(zhuān)注的認(rèn)知任務(wù)時(shí)多個(gè)腦區(qū)形成穩(wěn)健的動(dòng)態(tài)長(zhǎng)程關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征，而在聽(tīng)舒緩音樂(lè)時(shí)大腦則呈現(xiàn)出局部中心化的特征連接模式。研究成果在線(xiàn)發(fā)表于《表型組學(xué)》。

以往的腦電網(wǎng)絡(luò)研究大多關(guān)注靜態(tài)的特征改變，很少揭示其動(dòng)態(tài)規(guī)律。為此，研究人員基于不依賴(lài)閾值的最小生成樹(shù)分析方法，構(gòu)建動(dòng)態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)。為了研究在不同狀態(tài)下是否存在始終扮演著重要角色的核心腦區(qū)，研究人員統(tǒng)計(jì)了隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中，每層網(wǎng)絡(luò)排名前五的核心節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)頻次，將其投射到腦地形圖上，直觀呈現(xiàn)出隨時(shí)間變化過(guò)程中哪些腦區(qū)始終扮演著重要的角色。此外，研究者還計(jì)算了基于圖拉普拉斯變換的動(dòng)態(tài)不相似性指數(shù)，刻畫(huà)最小生成樹(shù)網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)間演變的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化規(guī)律。

通過(guò)圖論動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)特征分析，這項(xiàng)研究揭示了人在聽(tīng)音樂(lè)時(shí)，大腦處于豐富多變的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中，局部信息傳輸密集。相比之下，專(zhuān)注的心算任務(wù)驅(qū)使大腦進(jìn)入一種更像線(xiàn)型的長(zhǎng)程連接模式。在這種模式下，腦網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離信息流通，并呈現(xiàn)出對(duì)局部信息流輸入的屏蔽性。這些結(jié)果表明，人腦在不同認(rèn)知狀態(tài)下，運(yùn)用了不同的網(wǎng)絡(luò)連通模式實(shí)現(xiàn)高效的信息傳輸和計(jì)算功能。由此可啟發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理不同工作任務(wù)時(shí)，或可生成不同的網(wǎng)絡(luò)連通結(jié)構(gòu)來(lái)發(fā)揮聯(lián)想記憶的發(fā)散特性以及專(zhuān)注任務(wù)的高效性。

研究人員表示，將來(lái)會(huì)設(shè)計(jì)更加精巧的實(shí)驗(yàn)范式，以揭示更多的人腦功能網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜特征和規(guī)律。

關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜特征 動(dòng)態(tài)規(guī)律 網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜 人腦功能