在减法任务中功能性神经网络的激活

《Scientific Reports》：Functional network activation during a subtraction task

　　

摘要

算术处理涉及前额叶-顶叶和颞叶网络，其动态特征受运算类型和复杂性的影响。然而，算术表现个体差异背后的频谱特性和连接机制仍缺乏深入研究。在本研究中，我们通过测量连续减法任务中的频谱功率和互信息（MI）来探讨任务表现的相关因素。左侧前额叶的β波功率以及右侧颞区的δ波功率与算术成绩呈正相关；而左侧前额叶与右侧颞叶在β波段、以及右侧前额叶与后部区域在β波和γ波段的互信息与算术成绩呈负相关。在α波段，双侧前额叶与左侧颞叶之间的互信息与算术成绩呈正相关，而左侧前额叶与右侧中央区域之间的互信息则呈负相关。总体而言，左侧前额叶的增强激活以及β波段中该区域与对侧后部区域的功能性分离与较高的算术成绩相关，这表明选择性激活和隔离与任务无关的活动有助于高效的工作记忆和算术处理。此外，左侧颞叶与前额叶在α波段的互信息也与表现提升有关，这支持了注意力和默认模式网络的调节作用作为算术任务表现的相关因素。