Intracranial Electrophysiology Reveals Reproducible Intrinsic Functional Connectivity within Human Brain Networks
Notice bibliographique
Résumé
Evidence for intrinsic functional connectivity (FC) within the human brain is largely from neuroimaging studies of hemodynamic activity. Data are lacking from anatomically precise electrophysiological recordings in the most widely studied nodes of human brain networks. Here we used a combination of fMRI and electrocorticography (ECoG) in five human neurosurgical patients with electrodes in the canonical “default” (medial prefrontal and posteromedial cortex), “dorsal attention” (frontal eye fields and superior parietal lobule), and “frontoparietal control” (inferior parietal lobule and dorsolateral prefrontal cortex) networks. In this unique cohort, simultaneous intracranial recordings within these networks were anatomically matched across different individuals. Within each network and for each individual, we found a positive, and reproducible, spatial correlation for FC measures obtained from resting-state fMRI and separately recorded ECoG in the same brains. This relationship was reliably identified for electrophysiological FC based on slow (<1 Hz) fluctuations of high-frequency broadband (70–170 Hz) power, both during wakeful rest and sleep. A similar FC organization was often recovered when using lower-frequency (1–70 Hz) power, but anatomical specificity and consistency were greatest for the high-frequency broadband range. An interfrequency comparison of fluctuations in FC revealed that high and low-frequency ranges often temporally diverged from one another, suggesting that multiple neurophysiological sources may underlie variations in FC. Together, our work offers a generalizable electrophysiological basis for intrinsic FC and its dynamics across individuals, brain networks, and behavioral states. SIGNIFICANCE STATEMENTThe study of human brain networks during wakeful “rest”, largely with fMRI, is now a major focus in both cognitive and clinical neuroscience. However, little is known about the neurophysiology of these networks and their dynamics. We studied neural activity during wakeful rest and sleep within neurosurgical patients with directly implanted electrodes. We found that network activity patterns showed striking similarities between fMRI and direct recordings in the same brains. With improved resolution of direct recordings, we also found that networks were best characterized with specific activity frequencies and that different frequencies show different profiles of within-network activity over time. Our work clarifies how networks spontaneously organize themselves across individuals, brain networks, and behavioral states.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».