關鍵詞：運動想象 動態網絡 機器學習 滑動窗 

摘要：運動想象是一個多維度的高級腦認知活動,被廣泛應用于腦-機接口控制和臨床康復。然而,運動想象應用背后的神經機制仍然不清楚。為進一步理解運動想象潛在的神經機制,從大尺度水平探索運動想象的動態腦網絡連接,征集26名健康被試進行運動想象功能磁共振掃描實驗?；谶\動想象任務態磁共振數據,首先,利用獨立成分分析,獲取11個大尺度功能子網絡,并提取子網絡對應的時間序列;然后,利用滑窗分析法,構建動態網絡連接矩陣,并對所有的連接矩陣進行k-means聚類分析,得到狀態依賴的動態連接;最后,利用網絡統計分析方法,評估左/右手運動想象動態網絡連接差異。結果表明,機器學習方法能更有效地獲取數據特征,得到基于數據驅動的最優窗長為31個時間點,并且對左/右手運動想象的分類準確率達75.6%;運動想象大尺度網絡連接模式是一種狀態依賴的動態變化過程,共聚類出4個動態重構連接模式;左/右手運動想象大尺度動態網絡連接模式的特異性,主要體現在額頂網絡(FPN)和背側注意網絡(DAN)與其他子網絡之間的交互上。該研究的發現,為理解運動想象潛在的神經機制提供新的觀點。

中國生物醫學工程學報雜志要求:

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