Learning-induced autonomy of sensorimotor systems.
Learning-induced autonomy of sensorimotor systems.
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DOI：
10.1038/nn.3993
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发表时间：
2015-05
影响因子：
25
通讯作者：
Grafton ST
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bassett DS;Yang M;Wymbs NF;Grafton ST
大脑区域的分布式网络以时变方式相互作用，以实现复杂的认知和感觉运动功能。在这里，我们使用新的网络分析算法来测试学习过程中大规模功能神经回路的招募和整合。使用从健康人类参与者获得的功能磁共振成像数据，我们研究了功能连接模式的结构变化，这些模式促进了从初始训练到掌握简单运动技能的学习。我们的研究结果表明，学习诱导的感觉运动系统的自主性和释放的认知控制中枢在额叶和扣带皮层预测个别差异的学习率在其他天的做法。我们的一般统计方法适用于其他认知领域，并提供了一个关键，以了解分布式神经回路之间的时间分辨的相互作用，使任务的性能。
Distributed networks of brain areas interact with one another in a time-varying fashion to enable complex cognitive and sensorimotor functions. Here we used new network-analysis algorithms to test the recruitment and integration of large-scale functional neural circuitry during learning. Using functional magnetic resonance imaging data acquired from healthy human participants, we investigated changes in the architecture of functional connectivity patterns that promote learning from initial training through mastery of a simple motor skill. Our results show that learning induces an autonomy of sensorimotor systems and that the release of cognitive control hubs in frontal and cingulate cortices predicts individual differences in the rate of learning on other days of practice. Our general statistical approach is applicable across other cognitive domains and provides a key to understanding time-resolved interactions between distributed neural circuits that enable task performance.
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影响因子：
5.3
作者：
Achard, S;Salvador, R;Bullmore, ET
通讯作者：
Bullmore, ET
影响因子：
4.3
作者：
Achard S;Bullmore E
通讯作者：
Bullmore E
影响因子：
5.7
作者：
Bassett, Danielle S.;Nelson, Brent G.;Mueller, Bryon A.;Camchong, Jazmin;Lim, Kelvin O.
通讯作者：
Lim, Kelvin O.
影响因子：
2.6
作者：
Chrysikou, Evangelia G.;Weber, Matthew J.;Thompson-Schill, Sharon L.
通讯作者：
Thompson-Schill, Sharon L.
影响因子：
56.9
作者：
Büchel, C;Coull, JT;Friston, KJ
通讯作者：
Friston, KJ