亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Investigating the relationship between subjective drug craving and temporal dynamics of the default mode network, executive control network, and salience network in methamphetamine dependents using rsfMRI

默认模式网络 动态功能连接 静息状态功能磁共振成像 渴求 显著性(神经科学) 功能磁共振成像 神经科学 甲基苯丙胺 心理学 上瘾 网络动力学 认知 精神科 数学 离散数学
作者
Somayyeh Soltanian-Zadeh,Gholam‐Ali Hossein‐Zadeh,Alireza Shahbabaie,Hamed Ekhtiari
出处
期刊:Proceedings of SPIE [SPIE]
卷期号:9788: 978826-978826 被引量:1
标识
DOI:10.1117/12.2217214
摘要

Resting state functional connectivity (rsFC) studies using fMRI provides a great deal of knowledge on the spatiotemporal organization of the brain. The relationships between and within a number of resting state functional networks, namely the default mode network (DMN), salience network (SN) and executive control network (ECN) have been intensely studied in basic and clinical cognitive neuroscience [1]. However, the presumption of spatial and temporal stationarity has mostly restricted the assessment of rsFC [1]. In this study, sliding window correlation analysis and k-means clustering were exploited to examine the temporal dynamics of rsFC of these three networks in 24 abstinent methamphetamine dependents. Afterwards, using canonical correlation analysis (CCA) the possible relationship between the level of self-reported craving and the temporal dynamics was examined. Results indicate that the rsFC transits between 6 discrete "FC states" in the meth dependents. CCA results show that higher levels of craving are associated with higher probability of transiting from state 4 to 6 (positive FC of DMN-ECN getting weak and negative FC of DMN-SN appearing) and staying in state 4 (positive FC of DMN-ECN), lower probability of staying in state 2 (negative FC of DMN-ECN), transiting from state 4 to 2 (change of positive FC of DMN-ECN to negative FC), and transiting from state 3 to 5 (appearance of negative FC of DMN-SN and positive FC of DMN-ECN with the presence of negative FC of SN-ECN). Quantitative measures of temporal dynamics in large-scale brain networks could bring new added values to increase potentials for applications of rsfMRI in addiction medicine.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
SciGPT的应助被怎样采纳,获得10
6秒前
MA_JT的应助被goh采纳,获得30
6秒前
东八圭完成签到,获得积分10
9秒前
风趣的雨莲完成签到,获得积分10
10秒前
月月发布了新的文献求助10
14秒前
LOONGLONG完成签到,获得积分10
18秒前
王震完成签到 ,获得积分10
24秒前
汉堡包的应助被月月采纳,获得10
27秒前
清爽的千易完成签到,获得积分10
35秒前
李爱国的应助被方俊驰采纳,获得10
37秒前
四夕完成签到 ,获得积分10
38秒前
爆米花的应助被annzhu2005采纳,获得10
41秒前
42秒前
方俊驰发布了新的文献求助10
48秒前
clover完成签到,获得积分10
52秒前
A2311发布了新的文献求助10
53秒前
Owen的应助被研友_闾丘枫采纳,获得10
54秒前
1分钟前
快乐夜阑完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
blackia的应助被lusm_112采纳,获得50
1分钟前
星辰大海的应助被方俊驰采纳,获得10
1分钟前
科研通AI6.2的应助被李洪发采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
方俊驰发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
whatadog发布了新的文献求助10
1分钟前
Hyp完成签到 ,获得积分10
1分钟前
呆萌的孤云完成签到,获得积分10
1分钟前
lusm_112发布了新的文献求助50
1分钟前
我是老大的应助被whatadog采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
朴实的懿轩完成签到,获得积分10
1分钟前
2分钟前
33发布了新的文献求助10
2分钟前
聆月语关注了科研通微信公众号
2分钟前
白雪完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
Kiki发布了新的文献求助10
2分钟前
聆月语发布了新的文献求助10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
Computational Chemical Reaction Engineering: Modeling, Simulation, and Design with MATLAB 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Deformation and Fracture of the Lumbar Vertebral End Plate 500
CLSI C56QG Examples of Hemolyzed, Icteric, and Lipemic/Turbid Samples Quick Guide 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 内科学 物理 有机化学 化学工程 生物化学 复合材料 光电子学 细胞生物学 心理学 量子力学 催化作用 物理化学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7802242
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9336501
关于积分的说明 20479995
捐赠科研通 7393794
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3326832
关于科研通互助平台的介绍 2473780
邀请新用户注册赠送积分活动 2344883