Discovering dynamic task-modulated functional networks with specific spectral modes using MEG
Julkaisuvuosi
2020
Tekijät
Zhu, Yongjie; Liu, Jia; Ye, Chaoxiong; Mathiak, Klaus; Astikainen, Piia; Ristaniemi, Tapani; Cong, Fengyu
Tiivistelmä
Efficient neuronal communication between brain regions through oscillatory synchronization at certain frequencies is necessary for cognition. Such synchronized networks are transient and dynamic, established on the timescale of milliseconds in order to support ongoing cognitive operations. However, few studies characterizing dynamic electrophysiological brain networks have simultaneously accounted for temporal non-stationarity, spectral structure, and spatial properties. Here, we propose an analysis framework for characterizing the large-scale phase-coupling network dynamics during task performance using magnetoencephalography (MEG). We exploit the high spatiotemporal resolution of MEG to measure time-frequency dynamics of connectivity between parcellated brain regions, yielding data in tensor format. We then use a tensor component analysis (TCA)-based procedure to identify the spatio-temporal-spectral modes of covariation among separate regions in the human brain. We validate our pipeline using MEG data recorded during a hand movement task, extracting a transient motor network with beta-dominant spectral mode, which is significantly modulated by the movement task. Next, we apply the proposed pipeline to explore brain networks that support cognitive operations during a working memory task. The derived results demonstrate the temporal formation and dissolution of multiple phase-coupled networks with specific spectral modes, which are associated with face recognition, vision, and movement. The proposed pipeline can characterize the spectro-temporal dynamics of functional connectivity in the brain on the subsecond timescale, commensurate with that of cognitive performance.
Näytä enemmänOrganisaatiot ja tekijät
Julkaisutyyppi
Julkaisumuoto
Artikkeli
Emojulkaisun tyyppi
Lehti
Artikkelin tyyppi
Alkuperäisartikkeli
Yleisö
TieteellinenVertaisarvioitu
VertaisarvioituOKM:n julkaisutyyppiluokitus
A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessäJulkaisukanavan tiedot
Lehti
Kustantaja
Volyymi
218
Artikkelinumero
116924
ISSN
Julkaisufoorumi
Julkaisufoorumitaso
2
Avoin saatavuus
Avoin saatavuus kustantajan palvelussa
Kyllä
Julkaisukanavan avoin saatavuus
Osittain avoin julkaisukanava
Rinnakkaistallennettu
Kyllä
Avoimen saatavuuden kirjoittajamaksu €
1424
Avoimen saatavuuden kirjoittajamaksun vuosi
2020
Muut tiedot
Tieteenalat
Tietojenkäsittely ja informaatiotieteet; Neurotieteet; Psykologia
Avainsanat
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Julkaisumaa
Alankomaat
Kustantajan kansainvälisyys
Kansainvälinen
Kieli
englanti
Kansainvälinen yhteisjulkaisu
Kyllä
Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa
Ei
DOI
10.1016/j.neuroimage.2020.116924
Julkaisu kuuluu opetus- ja kulttuuriministeriön tiedonkeruuseen
Kyllä