Graph theory-based analysis of functional connectivity changes in brain networks underlying cognitive fatigue: An EEG study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This investigation was designed to analyze alterations in functional connectivity across brain networks associated with cognitive fatigue through electroencephalogram (EEG) data analysis. Through the application of both global and local graph-theoretical metrics to characterize the topology of brain networks, this study establishes a conceptual framework supporting enhanced detection of cognitive fatigue manifestations while facilitating examination of its neurophysiological substrates. METHODS: The study cohort comprised neurologically intact individuals aged 20-35 years, recruited from Beijing Rehabilitation Hospital, Capital Medical University between February 6 and September 30, 2024 for participation in a cognitive fatigue induction task. Following acquisition of written informed consent, data before and after the task were obtained, including both subjective fatigue assessments using the Visual analog scale for fatigue (VAS-F) scores and EEG data. The preprocessed EEG signals were segmented into three frequency bands: θ (4-8 Hz),α (8-13 Hz), and β (13-30 Hz). To determine the frequency band exhibiting maximal sensitivity to cognitive fatigue, cross-band comparative power spectral density (PSD) was implemented. The selected frequency band subsequently served as the basis for weighted Phase Lag Index (wPLI) computation, yielding a functional connectivity matrix derived from wPLI measurements. Network topology was evaluated through application of five global graph theory metrics (global efficiency [Eg], local efficiency [Eloc], clustering coefficient [Cp], shortest path length [Lp], and small-world property [Sigma]) complemented by two local graph theory metrics (nodal efficiency [NE] and degree centrality [DC]). This analytical framework enabled systematic comparison of connectivity patterns and topological characteristics between before and after cognitive fatigue states. RESULTS: Statistical analysis revealed significant post-fatigue elevations in global average PSD across all examined frequency bands: α (p < 0.001), θ (p < 0.001), and β (p = 0.004). The α band demonstrated the most pronounced effect size (Cohen's d = 4.23, r = 0.90). Topological analysis of α-band wPLI networks showed enhanced Eg (p = 0.005), Eloc (p < 0.001), and Cp (p < 0.001), whereas Lp displayed significant reduction (p = 0.005). Regional analysis revealed preferential enhancement of NE, particularly in central and anterior cortical regions. CONCLUSION: The experimental data indicated that α-band activity exhibited the highest sensitivity to cognitive fatigue induced by the sustained Stroop task, establishing a framework for accurate identification of fatigue states. Cognitive fatigue compensatory mechanisms manifested as concurrent improvements in both local and global neural information processing efficiency. Although such adaptive reorganization may compromise overall network efficiency, these findings implied an inherent balance between adaptive network reconfiguration and system efficiency. These results elucidated novel neurophysiological mechanisms underlying cognitive fatigue, substantially advancing our understanding of brain network dynamics during prolonged cognitive demand.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».