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=== Introduction ===
=== Einführung ===
An important but outstanding issue in contemporary cognitive neuroscience is understanding the organizational properties of neural activity. For instance, is there a fundamental structure to the spatial–temporal patterns neural brain activity across different conditions? One common approach used to address this question is to examine the brain at “rest”. Measures such as functional connectivity, independent component analysis and graph theoretic metrics, have been applied to data recorded using different imaging techniques (e.g., functional magnetic resonance imaging (fMRI) and electroencephalography (EEG)), to cluster brain areas that exhibit similar activity patterns. Numerous studies have shown that brain activity during “rest” can be grouped into distinct networks across<ref>{{cita libro  
Ein wichtiges, aber herausragendes Thema in der zeitgenössischen kognitiven Neurowissenschaft ist das Verständnis der organisatorischen Eigenschaften neuronaler Aktivität. Gibt es zum Beispiel eine grundlegende Struktur für die räumlich-zeitlichen Muster der neuronalen Gehirnaktivität unter verschiedenen Bedingungen? Ein gängiger Ansatz zur Beantwortung dieser Frage ist die Untersuchung des Gehirns im „Ruhezustand“. Maßnahmen wie funktionelle Konnektivität, unabhängige Komponentenanalyse und graphentheoretische Metriken wurden auf Daten angewendet, die mit verschiedenen Bildgebungsverfahren (z. B. funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) und Elektroenzephalographie (EEG)) aufgezeichnet wurden, um Gehirnbereiche zu gruppieren, die ähnliche Aktivitätsmuster aufweisen . Zahlreiche Studien haben gezeigt, dass die Gehirnaktivität während der „Ruhe“ in unterschiedliche Netzwerke gruppiert werden kann; <ref>{{cita libro  
  | autore = Biswal B
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  | autore2 = Zerrin Yetkin F
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  }}</ref>; such as sensory (visual and auditory), default mode, executive, salience, and attentional (ventral and dorsal) networks that have been reliably reproduced across thousands of participants<ref>{{cita libro  
  }}</ref> wie sensorische (visuelle und auditive), Standardmodus-, Exekutiv-, Salienz-und Aufmerksamkeitsnetzwerke (ventral und dorsal), die zuverlässig über Tausende von Teilnehmern reproduziert wurden<ref>{{cita libro  
  | autore = Eickhoff SB
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  | autore2 = Yeo BTT
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  }}</ref>, and are predictive of phenotypic measures like cognition and clinical diagnoses<ref>{{cita libro  
  }}</ref> und prädiktiv für phänotypische Maßnahmen wie Kognition und klinische Diagnosen sind.<ref>{{cita libro  
  | autore = Dajani DR
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  | autore2 = Burrows CA
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  }}</ref><ref>Uddin LQ, Karlsgodt KH. Future directions for examination of brain networks in neurodevelopmental disorders. J. Clin. Child Adolesc. Psychol. 2018;47:483–497. doi: 10.1080/15374416.2018.1443461. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]</ref><ref>Sripada C, et al. Prediction of neurocognition in youth from resting state fMRI. Mol. Psychiatry. 2020;25:3413–3421. doi: 10.1038/s41380-019-0481-6. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]</ref>. These results suggest these networks may be an intrinsic aspect of neural activity.
  }}</ref><ref>Uddin LQ, Karlsgodt KH. Future directions for examination of brain networks in neurodevelopmental disorders. J. Clin. Child Adolesc. Psychol. 2018;47:483–497. doi: 10.1080/15374416.2018.1443461. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]</ref><ref>Sripada C, et al. Prediction of neurocognition in youth from resting state fMRI. Mol. Psychiatry. 2020;25:3413–3421. doi: 10.1038/s41380-019-0481-6. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]</ref> Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass diese Netzwerke ein intrinsischer Aspekt der neuronalen Aktivität sein könnten.
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