Movie-watching outperforms rest for functional connectivity-based prediction of behavior.
Movie-watching outperforms rest for functional connectivity-based prediction of behavior.
复制标题
DOI：
10.1016/j.neuroimage.2021.117963
复制
发表时间：
2021-07-15
期刊：
影响因子：
5.7
通讯作者：
Bandettini PA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Finn ES;Bandettini PA
人类神经科学的一个主要目标是将大脑功能的差异与人的行为差异联系起来。最近的工作已经确定，全脑功能连接模式在个体内相对稳定，并且在个体之间是独特的，并且这些模式的特征可以预测各种特征。然而，虽然功能连接最常在休息时测量，但某些任务可能会增强个体信号并提高对行为差异的敏感性。在这里，我们表明，与静息状态相比，在自然主义观看期间测量的功能连接，即，电影观看-在认知和情感领域中产生更准确的性状样表型预测。使用单个视频片段的不到三分钟的数据就可以预测特征，具有高度社交内容的片段给出了最准确的预测。结果表明，自然主义刺激放大行为相关的大脑网络的个体差异。
A major goal of human neuroscience is to relate differences in brain function to differences in behavior across people. Recent work has established that whole-brain functional connectivity patterns are relatively stable within individuals and unique across individuals, and that features of these patterns predict various traits. However, while functional connectivity is most often measured at rest, certain tasks may enhance individual signals and improve sensitivity to behavior differences. Here, we show that compared to the resting state, functional connectivity measured during naturalistic viewing—i.e., movie watching—yields more accurate predictions of trait-like phenotypes in the domains of both cognition and emotion. Traits could be predicted using less than three minutes of data from single video clips, and clips with highly social content gave the most accurate predictions. Results suggest that naturalistic stimuli amplify individual differences in behaviorally relevant brain networks.
登录
查看更多内容
基于ICA的人工制品去除和加速fMRI获取，以改善静止状态网络成像。
影响因子：
5.7
作者：
Griffanti L;Salimi-Khorshidi G;Beckmann CF;Auerbach EJ;Douaud G;Sexton CE;Zsoldos E;Ebmeier KP;Filippini N;Mackay CE;Moeller S;Xu J;Yacoub E;Baselli G;Ugurbil K;Miller KL;Smith SM
通讯作者：
Smith SM
影响因子：
5.7
作者：
Finn ES;Scheinost D;Finn DM;Shen X;Papademetris X;Constable RT
通讯作者：
Constable RT
影响因子：
5.7
作者：
Demirtaş M;Ponce-Alvarez A;Gilson M;Hagmann P;Mantini D;Betti V;Romani GL;Friston K;Corbetta M;Deco G
通讯作者：
Deco G
影响因子：
19.9
作者：
Dubois J;Adolphs R
通讯作者：
Adolphs R
影响因子：
16.6
作者：
Greene AS;Gao S;Scheinost D;Constable RT
通讯作者：
Constable RT