Exploring the Interplay between BOLD Signal Variability, Complexity, and Static and Dynamic Functional Brain Network Features during Movie Viewing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the brain is dynamic and complex, knowledge of brain signal variability and complexity is crucial in our understanding of brain function. Recent resting-fMRI studies revealed links between BOLD signal variability or complexity with static/dynamics features of functional brain networks (FBN). However, no study has examined the relationships between these brain metrics. The association between brain signal variability and complexity is still understudied. Here we investigated the association between movie naturalistic-fMRI BOLD signal variability/complexity and static/dynamic FBN features using graph theory analysis. We found that variability positively correlated with fine-scale complexity but negatively correlated with coarse-scale complexity. Hence, variability and coarse-scale complexity correlated with static FC oppositely. Specifically, regions with high centrality and clustering coefficient were related to less variable but more complex signal. Similar relationship persisted for dynamic FBN, but the associations with certain aspects of regional centrality dynamics became insignificant. Our findings demonstrate that the relationship between BOLD signal variability, static/dynamic FBN with BOLD signal complexity depends on the temporal scale of signal complexity. Additionally, altered correlation between variability and complexity with dynamic FBN features may indicate the complex, time-varying feature of FBN and reflect how BOLD signal variability and complexity co-evolve with dynamic FBN over time.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».