Large-scale Signal Propagation Modes in the Human Brain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The brain’s large-scale temporal dynamics play a crucial role in understanding its operations, but developing a cohesive framework to integrate the potentially extensive array of spatiotemporal patterns remains elusive. Our work addresses this gap by identifying multiple large-scale signal propagation modes in resting-state fMRI time series under a unified methodological framework. We found five distinct modes that effectively predict future blood-oxygen-level-dependent (BOLD) signal dynamics, each reconciling transitions between well-known large-scale brain networks into coherent spatiotemporal units. By utilizing these coherent units, our approach circumvents the need to explore combinatorial explosion of transitions between potential states, enabling parsimonious modeling and effective prediction of whole-brain temporal evolution. Each mode captures specific operational dimensions of neural resource allocation, ensuring their interpretability. Importantly, we showed that complex spatiotemporal features emerge from the superposition of these few propagation modes, unifying a broad spectrum of well-known brain dynamics phenomena. Our results lay the groundwork for a unified framework to understand large-scale spatiotemporal brain organization. Moreover, individual differences in mode expression profiles correlate with general cognitive abilities, exhibit heritability, and demonstrate cross-task stability, underscoring their functional significance. This could lead to efficient methods for characterizing functional fingerprints and advancing diagnostic approaches for neurological disorders.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».