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