Examining brain structures associated with attention networks in a large sample of young adults： a voxel-based morphometry study

注意网络有分开的子进程支持的部件，它包括警告， orienting，和行政官控制的三位校长(EC ) 网络。高效地并且精确地作为注意的功能从环境提取有用信息对我们的幸存枢轴。以前的大脑成像研究检验了在不同外皮的区域位于不同注意网络下面的激活模式，在与注意网络部件有关的大脑结构的还焦点的差别很好没被理解。在这研究，因此，基于 voxel 的 morphometry 被用来调查在灰色的事体积(GMV ) 之间的关系，不同注意在一件大年轻成年样品(n=156 ) 联网。作为结果，多重回归分析表明更高的警告分数(更强壮的警告能力) 显著地否定地在 PCC/PreCu (以后的 cingulate cortex/precuneus ) 与区域灰色物质体积(rGMV ) 被相关，它可能与一个警惕状态的连续维护被联系。然后，更低的 EC 分数(更强壮的冲突分辨率能力) 在背面的前面的 cingulate 外皮与更大的 rGMV 被联系，它可能与高效率的行政控制处理有关。一起，现在的学习的调查结果在警告和 EC 网络为单个差别提供了 GMV 的一个唯一的结构的基础。