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=== Introduction ===
=== Introduction ===
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  
Une question importante mais en suspens dans les neurosciences cognitives contemporaines est de comprendre les propriétés organisationnelles de l'activité neuronale. Par exemple, existe-t-il une structure fondamentale de l'activité cérébrale neuronale des modèles spatio-temporels dans différentes conditions ? Une approche courante utilisée pour répondre à cette question consiste à examiner le cerveau au « repos ». Des mesures telles que la connectivité fonctionnelle, l'analyse des composants indépendants et les métriques théoriques des graphes ont été appliquées aux données enregistrées à l'aide de différentes techniques d'imagerie (par exemple, l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et l'électroencéphalographie (EEG)), pour regrouper les zones cérébrales qui présentent des modèles d'activité similaires . De nombreuses études ont montré que l'activité cérébrale pendant le "repos" peut être regroupée en réseaux distincts à travers;<ref>{{cita libro  
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Latest revision as of 09:20, 14 August 2023

Introduction

Une question importante mais en suspens dans les neurosciences cognitives contemporaines est de comprendre les propriétés organisationnelles de l'activité neuronale. Par exemple, existe-t-il une structure fondamentale de l'activité cérébrale neuronale des modèles spatio-temporels dans différentes conditions ? Une approche courante utilisée pour répondre à cette question consiste à examiner le cerveau au « repos ». Des mesures telles que la connectivité fonctionnelle, l'analyse des composants indépendants et les métriques théoriques des graphes ont été appliquées aux données enregistrées à l'aide de différentes techniques d'imagerie (par exemple, l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et l'électroencéphalographie (EEG)), pour regrouper les zones cérébrales qui présentent des modèles d'activité similaires . De nombreuses études ont montré que l'activité cérébrale pendant le "repos" peut être regroupée en réseaux distincts à travers;[1][2] tels que les réseaux sensoriels (visuels et auditifs), en mode par défaut, exécutifs, saillants et attentionnels (ventraux et dorsaux) qui ont été reproduits de manière fiable sur des milliers de participants[3] et sont prédictifs de mesures phénotypiques telles que la cognition et les diagnostics cliniques.[4][5][6] Ces résultats suggèrent que ces réseaux peuvent être un aspect intrinsèque de l'activité neuronale.

  1. Biswal B, Zerrin Yetkin F, Haughton VM, Hyde JS, «Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI», in Magn Reson Med, 1995».
    PMID:8524021
    DOI:10.1002/mrm.1910340409 
  2. Hutchison RM, Womelsdorfb T, Allenc EA, Bandettini PA, Calhound VD, Corbetta M, Della Penna S, «Dynamic functional connectivity: Promise, issues, and interpretations», in Neuroimage, 2013».
    PMID:23707587 - PMCID:PMC3807588
    DOI:10.1016/j.neuroimage.2013.05.079 
  3. Eickhoff SB, Yeo BTT, Genon S, «Imaging-based parcellations of the human brain», in Nat Rev Neurosci, 2018».
    PMID:30305712
    DOI:10.1038/s41583-018-0071-7 
  4. Dajani DR, Burrows CA, Odriozola P, Baez A, Nebel MB, Mostofsky SH, Uddin LQ, «Investigating functional brain network integrity using a traditional and novel categorical scheme for neurodevelopmental disorders», in NeuroImage Clin, 2019».
    PMID:30708240 - PMCID:PMC6356009
    DOI:10.1016/j.nicl.2019.101678 
  5. Uddin LQ, Karlsgodt KH, «Future directions for examination of brain networks in neurodevelopmental disorders», in J Clin Child Adolesc Psychol, Society of Clinical Child & Adolescent Psychology, 2018».
    PMID:29634380 - PMCID:PMC6842321
    DOI:10.1080/15374416.2018.1443461 
  6. Sripada C, Rutherford S, Angstadt M, Thompson WK, Luciana M, Weigard A, Hyde LH, «Prediction of neurocognition in youth from resting state fMRI», in Mol Psychiatry, 2020».
    PMID:31427753 - PMCID:PMC7055722
    DOI:10.1038/s41380-019-0481-6