由静息态功能磁共振成像(fMRI)计算的脑熵(BEN)是近年来越来越受关注的研究课题。之前的研究已经表明静息BEN与神经认知和任务表现之间的关系，但这与任务诱发的大脑激活和失活之间的关系仍不清楚。

ZeWang等利用大数据(n = 862)来解决这个开放的问题，计算了静息BEN和五种不同任务的任务激活/失活之间的体素相关性。

静息BEN与情绪任务激活的相关性。(A)组水平情绪面孔诱发的大脑激活(面孔减形)。(B) BEN与脸型激活的相关性。

赌博任务激活与休息BEN的相关性。(A)组水平奖励-基线对比分析结果。(B) BEN与奖励-基线激活的相关性。

静息BEN与语言任务激活的相关性研究。(A)组水平故事-数学激活的差异(语言能力)。(B)BEN与故事-数学激活的相关性。

静息BEN与相关任务激活相关性。(A)组水平关系激活(关系处理条件-基线)，(B) BEN与关系处理激活的相关性。

 

对于大多数被评估的任务，只有在被任务激活或失活的大脑区域，较低的静息BEN与更强的激活(负相关)和更强的失活(正相关)呈相关关系。工作负荷越高，静息BEN与任务激活之间的负相关越明显。

静息BEN与工作记忆任务激活的相关性。

在任务激活区和失活区，较低的静息BEN与更强的任务激活区或更强的任务失活区相关;区域静息BEN与任务激活和失活的关联表现出对不同任务的特异性。背侧注意网络是一种典型的任务负性网络，静息BEN与背侧注意网络的任务激活之间存在任务负荷相关。静息BEN的个体差异解释了部分任务激活的个体差异。

这些结果不仅证实了静息脑活动可以预测任务执行过程中的脑活动，而且首次表明，静息脑活动可能同时促进任务的激活和失活。此外，研究结果为理解任务表现和大脑活动的个体差异提供了线索。

原文出处

Lower resting brain entropy is associated with stronger task activation and deactivation

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