{"data":{"id":"10.60692/063t2-ext46","type":"dois","attributes":{"doi":"10.60692/063t2-ext46","prefix":"10.60692","suffix":"063t2-ext46","identifiers":[{"identifier":"oai:gresis.org:063t2-ext46","identifierType":"oai"},{"identifier":"https://openalex.org/W4399929872","identifierType":"Other"}],"alternateIdentifiers":[{"alternateIdentifierType":"oai","alternateIdentifier":"oai:gresis.org:063t2-ext46"},{"alternateIdentifierType":"Other","alternateIdentifier":"https://openalex.org/W4399929872"}],"creators":[{"name":"Marlena Duda","nameType":"Personal","familyName":"Marlena Duda","affiliation":["Georgia State University"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0003-2369-2225","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Jiayu Chen","nameType":"Personal","familyName":"Jiayu Chen","affiliation":["Georgia State University"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0001-5059-372X","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Ayşenil Belger","nameType":"Personal","familyName":"Ayşenil Belger","affiliation":["University of North Carolina at Chapel Hill"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0003-2687-1966","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Judith M. Ford","nameType":"Personal","familyName":"Judith M. Ford","affiliation":["Universidad Católica de Santa Fe"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0002-6500-6548","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Daniel H. Mathalon","nameType":"Personal","familyName":"Daniel H. Mathalon","affiliation":["Universidad Católica de Santa Fe"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0001-6090-4974","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Adrian Preda","nameType":"Personal","familyName":"Adrian Preda","affiliation":["UC Irvine Health"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0003-3373-2438","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Jessica A. Turner","nameType":"Personal","familyName":"Jessica A. Turner","affiliation":["The Ohio State University"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0003-0076-8434","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Theo G.M. van Erp","nameType":"Personal","familyName":"Theo G.M. van Erp","affiliation":["UC Irvine Health"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0002-2465-2797","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Godfrey D. Pearlson","nameType":"Personal","familyName":"Godfrey D. Pearlson","affiliation":["Hartford Hospital"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0002-7525-5185","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Vince D. Calhoun","nameType":"Personal","familyName":"Vince D. Calhoun","affiliation":["Georgia State University"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0001-9058-0747","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]}],"titles":[{"title":"Functionally Adaptive Structural Basis Sets of the Brain: A Dynamic Fusion Approach"},{"lang":"ara","title":"مجموعات الأساس الهيكلي التكيفية وظيفيًا للدماغ: نهج الاندماج الديناميكي","titleType":"TranslatedTitle"},{"lang":"fra","title":"Ensembles de bases structurelles du cerveau fonctionnellement adaptatifs : une approche de fusion dynamique","titleType":"TranslatedTitle"},{"lang":"spa","title":"Conjuntos de bases estructurales funcionalmente adaptativas del cerebro: un enfoque de fusión dinámica","titleType":"TranslatedTitle"}],"publisher":"OpenAlex","container":{},"publicationYear":2024,"subjects":[{"subject":"Analysis of Brain Functional Connectivity Networks"},{"subject":"Cognitive Neuroscience"},{"subject":"Neuroscience"},{"subject":"Life Sciences"},{"subject":"Neural Network Fundamentals and Applications"},{"subject":"Artificial Intelligence"},{"subject":"Computer Science"},{"subject":"Physical Sciences"},{"subject":"Application of Fuzzy Cognitive Maps in Modeling"},{"subject":"Radial Basis Function Networks"},{"subject":"Fuzzy Cognitive Maps"},{"subject":"Functional Connectivity"},{"subject":"Neuroimaging Data Analysis"},{"subject":"Function Approximation"},{"subject":"Basis (linear algebra)"},{"subject":"Fusion"},{"subject":"Computer science"},{"subject":"Artificial intelligence"},{"subject":"Mathematics"},{"subject":"FOS: Mathematics","schemeUri":"http://www.oecd.org/science/inno/38235147.pdf","subjectScheme":"Fields of Science and Technology (FOS)"},{"subject":"Philosophy"},{"subject":"FOS: Philosophy, ethics and religion","schemeUri":"http://www.oecd.org/science/inno/38235147.pdf","subjectScheme":"Fields of Science and Technology (FOS)"},{"subject":"Linguistics"},{"subject":"FOS: Languages and literature","schemeUri":"http://www.oecd.org/science/inno/38235147.pdf","subjectScheme":"Fields of Science and Technology (FOS)"},{"subject":"Geometry"}],"contributors":[],"dates":[{"date":"2024-06-22","dateType":"Issued"}],"language":"en","types":{"ris":"RPRT","bibtex":"article","citeproc":"article-journal","schemaOrg":"ScholarlyArticle","resourceType":"","resourceTypeGeneral":"Text"},"relatedIdentifiers":[{"relationType":"IsVersionOf","relatedIdentifier":"10.60692/fnbef-zz743","relatedIdentifierType":"DOI"}],"relatedItems":[],"sizes":[],"formats":[],"version":"v1","rightsList":[{"rights":"cc-by"}],"descriptions":[{"description":"The precise relationship between brain structure and dynamic neural function has long been an open area of research, and recently, a topic of much debate. Whether investigated through the lens of interregional white matter connectivity or cortical surface morphology, the common thread that links many studies in this subfield of research is the focus on identifying a singular structural basis set, upon which functional activation signals are reconstructed to define the linkage between structure and function. Such approaches are limited in two respects; first, these basis sets are defined solely upon structural data and ignore the influence of functional coupling entirely, and second, these approaches operate on the somewhat narrow assumption that a single structure-function coupling governs the activity of the whole brain at all times. The first limitation can be addressed with the use of multimodal data fusion, which identifies hidden linkages between structural and functional brain imaging data; however, many multimodal fusion approaches still necessitate functional data to be heavily summarized over the time dimension, resulting in temporally rigid structure-function linkages. Regarding the second limitation, given that functional brain activity and connectivity vary over multiple timescales, it is natural to consider this also might be true of structure-function couplings. Here, we introduce dynamic fusion, implemented as an ICA-based symmetric fusion approach, which enables flexible, time-resolved linkages between structure and function utilizing dynamic functional connectivity (dFNC) states. We show evidence that challenges current claims regarding structural basis sets and suggests that temporally evolving structural basis sets can better reflect dynamic functional manifolds and better capture diagnostically relevant structure-functional coupling than traditionally computed structural bases. Lastly, differential analysis of component stability across repeated scans from a control cohort reveals organization of static and dynamic structure/function coupling falls along unimodal/transmodal hierarchical lines.","descriptionType":"Abstract"},{"lang":"ara","description":"لطالما كانت العلاقة الدقيقة بين بنية الدماغ والوظيفة العصبية الديناميكية مجالًا مفتوحًا للبحث، ومؤخرًا، كانت موضوعًا للكثير من النقاش. سواء تم التحقيق من خلال عدسة اتصال المادة البيضاء الأقاليمية أو مورفولوجيا السطح القشري، فإن الخيط المشترك الذي يربط العديد من الدراسات في هذا المجال الفرعي من البحث هو التركيز على تحديد مجموعة أساس هيكلية مفردة، والتي يتم على أساسها إعادة بناء إشارات التنشيط الوظيفية لتحديد الصلة بين البنية والوظيفة. هذه الأساليب محدودة من ناحيتين ؛ أولاً، يتم تعريف مجموعات الأساس هذه فقط على البيانات الهيكلية وتتجاهل تأثير الاقتران الوظيفي تمامًا، وثانياً، تعمل هذه الأساليب على الافتراض الضيق إلى حد ما بأن اقتران وظيفة هيكل واحد يحكم نشاط الدماغ بأكمله في جميع الأوقات. يمكن معالجة القيد الأول باستخدام دمج البيانات متعدد الوسائط، والذي يحدد الروابط الخفية بين بيانات تصوير الدماغ الهيكلية والوظيفية ؛ ومع ذلك، لا تزال العديد من مناهج الاندماج متعدد الوسائط تتطلب تلخيص البيانات الوظيفية بشكل كبير على مدى البعد الزمني، مما يؤدي إلى روابط هيكلية ووظيفية جامدة مؤقتًا. فيما يتعلق بالحد الثاني، بالنظر إلى أن نشاط الدماغ الوظيفي والاتصال يختلفان على مدى فترات زمنية متعددة، فمن الطبيعي أن نعتبر أن هذا قد يكون صحيحًا أيضًا بالنسبة للاقترانات الوظيفية الهيكلية. هنا، نقدم الاندماج الديناميكي، الذي يتم تنفيذه كنهج اندماج متماثل قائم على ICA، والذي يتيح روابط مرنة ومحلولة زمنيًا بين الهيكل والوظيفة باستخدام حالات الاتصال الوظيفي الديناميكي (dFNC). نعرض أدلة على أن المطالبات الحالية المتعلقة بمجموعات الأساس الهيكلي تتحدى وتقترح أن مجموعات الأساس الهيكلي المتطورة مؤقتًا يمكن أن تعكس بشكل أفضل المشعبات الوظيفية الديناميكية وتلتقط بشكل أفضل الاقتران الوظيفي للهيكل ذي الصلة بالتشخيص مقارنة بالقواعد الهيكلية المحسوبة تقليديًا. أخيرًا، يكشف التحليل التفاضلي لاستقرار المكون عبر عمليات المسح المتكررة من مجموعة التحكم عن تنظيم اقتران البنية/الوظيفة الثابتة والديناميكية على طول الخطوط الهرمية أحادية الواسطة/عبر الوسائط.","descriptionType":"Other"},{"lang":"fra","description":"La relation précise entre la structure du cerveau et la fonction neuronale dynamique a longtemps été un domaine de recherche ouvert et, récemment, un sujet de débat. Qu'il soit étudié à travers le prisme de la connectivité interrégionale de la matière blanche ou de la morphologie de la surface corticale, le fil conducteur qui relie de nombreuses études dans ce sous-domaine de recherche est l'accent mis sur l'identification d'un ensemble de bases structurelles singulier, sur lequel les signaux d'activation fonctionnelle sont reconstruits pour définir le lien entre la structure et la fonction. De telles approches sont limitées à deux égards ; premièrement, ces ensembles de base sont définis uniquement sur des données structurelles et ignorent entièrement l'influence du couplage fonctionnel, et deuxièmement, ces approches fonctionnent sur l'hypothèse quelque peu étroite qu'un seul couplage structure-fonction régit l'activité de l'ensemble du cerveau à tout moment. La première limitation peut être résolue avec l'utilisation de la fusion de données multimodale, qui identifie les liens cachés entre les données d'imagerie cérébrale structurelles et fonctionnelles ; cependant, de nombreuses approches de fusion multimodale nécessitent toujours que les données fonctionnelles soient fortement résumées sur la dimension temporelle, ce qui entraîne des liens structure-fonction temporellement rigides. En ce qui concerne la deuxième limitation, étant donné que l'activité cérébrale fonctionnelle et la connectivité varient sur plusieurs échelles de temps, il est naturel de considérer que cela pourrait également être vrai pour les couplages structure-fonction. Ici, nous introduisons la fusion dynamique, mise en œuvre comme une approche de fusion symétrique basée sur ICA, qui permet des liens flexibles et résolus dans le temps entre la structure et la fonction en utilisant les états de connectivité fonctionnelle dynamique (dFNC). Nous montrons des preuves qui remettent en question les affirmations actuelles concernant les ensembles de bases structurelles et suggérons que les ensembles de bases structurelles évoluant dans le temps peuvent mieux refléter les variétés fonctionnelles dynamiques et mieux capturer le couplage structure-fonctionnel pertinent sur le plan diagnostique que les bases structurelles calculées traditionnellement. Enfin, l'analyse différentielle de la stabilité des composants à travers des balayages répétés d'une cohorte témoin révèle que l'organisation du couplage structure/fonction statique et dynamique suit des lignes hiérarchiques unimodales/transmodales.","descriptionType":"Other"},{"lang":"spa","description":"La relación precisa entre la estructura cerebral y la función neuronal dinámica ha sido durante mucho tiempo un área abierta de investigación y, recientemente, un tema de mucho debate. Ya sea que se investigue a través de la lente de la conectividad interregional de la materia blanca o la morfología de la superficie cortical, el hilo común que vincula muchos estudios en este subcampo de investigación es el enfoque en la identificación de un conjunto de bases estructurales singulares, sobre el cual se reconstruyen las señales de activación funcional para definir el vínculo entre la estructura y la función. Tales enfoques están limitados en dos aspectos; en primer lugar, estos conjuntos de bases se definen únicamente a partir de datos estructurales e ignoran por completo la influencia del acoplamiento funcional, y en segundo lugar, estos enfoques operan bajo la suposición algo estrecha de que un solo acoplamiento estructura-función gobierna la actividad de todo el cerebro en todo momento. La primera limitación se puede abordar con el uso de la fusión de datos multimodales, que identifica vínculos ocultos entre los datos de imágenes cerebrales estructurales y funcionales; sin embargo, muchos enfoques de fusión multimodal aún requieren que los datos funcionales se resuman en gran medida a lo largo de la dimensión temporal, lo que resulta en vínculos estructura-función temporalmente rígidos. Con respecto a la segunda limitación, dado que la actividad cerebral funcional y la conectividad varían en múltiples escalas de tiempo, es natural considerar que esto también podría ser cierto para los acoplamientos estructura-función. Aquí, presentamos la fusión dinámica, implementada como un enfoque de fusión simétrica basado en ICA, que permite vínculos flexibles y resueltos en el tiempo entre la estructura y la función utilizando estados de conectividad funcional dinámica (dFNC). Mostramos evidencia que desafía las afirmaciones actuales con respecto a los conjuntos de bases estructurales y sugiere que los conjuntos de bases estructurales en evolución temporal pueden reflejar mejor los colectores funcionales dinámicos y capturar mejor el acoplamiento estructura-funcional relevante para el diagnóstico que las bases estructurales calculadas tradicionalmente. Por último, el análisis diferencial de la estabilidad de los componentes a través de exploraciones repetidas de una cohorte de control revela que la organización del acoplamiento de estructura/función estática y dinámica cae a lo largo de líneas jerárquicas unimodales/transmodales.","descriptionType":"Other"}],"geoLocations":[],"fundingReferences":[],"xml":"<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<resource xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://datacite.org/schema/kernel-4" xsi:schemaLocation="http://datacite.org/schema/kernel-4 http://schema.datacite.org/meta/kernel-4/metadata.xsd">
  <identifier identifierType="DOI">10.60692/063T2-EXT46</identifier>
  <creators>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Marlena Duda</creatorName>
      <familyName>Marlena Duda</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0003-2369-2225</nameIdentifier>
      <affiliation>Georgia State University</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Jiayu Chen</creatorName>
      <familyName>Jiayu Chen</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0001-5059-372X</nameIdentifier>
      <affiliation>Georgia State University</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Ayşenil Belger</creatorName>
      <familyName>Ayşenil Belger</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0003-2687-1966</nameIdentifier>
      <affiliation>University of North Carolina at Chapel Hill</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Judith M. Ford</creatorName>
      <familyName>Judith M. Ford</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0002-6500-6548</nameIdentifier>
      <affiliation>Universidad Católica de Santa Fe</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Daniel H. Mathalon</creatorName>
      <familyName>Daniel H. Mathalon</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0001-6090-4974</nameIdentifier>
      <affiliation>Universidad Católica de Santa Fe</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Adrian Preda</creatorName>
      <familyName>Adrian Preda</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0003-3373-2438</nameIdentifier>
      <affiliation>UC Irvine Health</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Jessica A. Turner</creatorName>
      <familyName>Jessica A. Turner</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0003-0076-8434</nameIdentifier>
      <affiliation>The Ohio State University</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Theo G.M. van Erp</creatorName>
      <familyName>Theo G.M. van Erp</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0002-2465-2797</nameIdentifier>
      <affiliation>UC Irvine Health</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Godfrey D. Pearlson</creatorName>
      <familyName>Godfrey D. Pearlson</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0002-7525-5185</nameIdentifier>
      <affiliation>Hartford Hospital</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Vince D. Calhoun</creatorName>
      <familyName>Vince D. Calhoun</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0001-9058-0747</nameIdentifier>
      <affiliation>Georgia State University</affiliation>
    </creator>
  </creators>
  <titles>
    <title>Functionally Adaptive Structural Basis Sets of the Brain: A Dynamic Fusion Approach</title>
    <title titleType="TranslatedTitle" xml:lang="ara">مجموعات الأساس الهيكلي التكيفية وظيفيًا للدماغ: نهج الاندماج الديناميكي</title>
    <title titleType="TranslatedTitle" xml:lang="fra">Ensembles de bases structurelles du cerveau fonctionnellement adaptatifs : une approche de fusion dynamique</title>
    <title titleType="TranslatedTitle" xml:lang="spa">Conjuntos de bases estructurales funcionalmente adaptativas del cerebro: un enfoque de fusión dinámica</title>
  </titles>
  <publisher>OpenAlex</publisher>
  <publicationYear>2024</publicationYear>
  <resourceType resourceTypeGeneral="Text"/>
  <subjects>
    <subject>Analysis of Brain Functional Connectivity Networks</subject>
    <subject>Cognitive Neuroscience</subject>
    <subject>Neuroscience</subject>
    <subject>Life Sciences</subject>
    <subject>Neural Network Fundamentals and Applications</subject>
    <subject>Artificial Intelligence</subject>
    <subject>Computer Science</subject>
    <subject>Physical Sciences</subject>
    <subject>Application of Fuzzy Cognitive Maps in Modeling</subject>
    <subject>Radial Basis Function Networks</subject>
    <subject>Fuzzy Cognitive Maps</subject>
    <subject>Functional Connectivity</subject>
    <subject>Neuroimaging Data Analysis</subject>
    <subject>Function Approximation</subject>
    <subject>Basis (linear algebra)</subject>
    <subject>Fusion</subject>
    <subject>Computer science</subject>
    <subject>Artificial intelligence</subject>
    <subject>Mathematics</subject>
    <subject>Philosophy</subject>
    <subject>Linguistics</subject>
    <subject>Geometry</subject>
  </subjects>
  <dates>
    <date dateType="Issued">2024-06-22</date>
  </dates>
  <language>eng</language>
  <alternateIdentifiers>
    <alternateIdentifier alternateIdentifierType="oai">oai:gresis.org:063t2-ext46</alternateIdentifier>
    <alternateIdentifier alternateIdentifierType="Other">https://openalex.org/W4399929872</alternateIdentifier>
  </alternateIdentifiers>
  <relatedIdentifiers>
    <relatedIdentifier relatedIdentifierType="DOI" relationType="IsVersionOf">10.60692/fnbef-zz743</relatedIdentifier>
  </relatedIdentifiers>
  <sizes/>
  <formats/>
  <version>v1</version>
  <rightsList>
    <rights>cc-by</rights>
  </rightsList>
  <descriptions>
    <description descriptionType="Abstract">The precise relationship between brain structure and dynamic neural function has long been an open area of research, and recently, a topic of much debate. Whether investigated through the lens of interregional white matter connectivity or cortical surface morphology, the common thread that links many studies in this subfield of research is the focus on identifying a singular structural basis set, upon which functional activation signals are reconstructed to define the linkage between structure and function. Such approaches are limited in two respects; first, these basis sets are defined solely upon structural data and ignore the influence of functional coupling entirely, and second, these approaches operate on the somewhat narrow assumption that a single structure-function coupling governs the activity of the whole brain at all times. The first limitation can be addressed with the use of multimodal data fusion, which identifies hidden linkages between structural and functional brain imaging data; however, many multimodal fusion approaches still necessitate functional data to be heavily summarized over the time dimension, resulting in temporally rigid structure-function linkages. Regarding the second limitation, given that functional brain activity and connectivity vary over multiple timescales, it is natural to consider this also might be true of structure-function couplings. Here, we introduce dynamic fusion, implemented as an ICA-based symmetric fusion approach, which enables flexible, time-resolved linkages between structure and function utilizing dynamic functional connectivity (dFNC) states. We show evidence that challenges current claims regarding structural basis sets and suggests that temporally evolving structural basis sets can better reflect dynamic functional manifolds and better capture diagnostically relevant structure-functional coupling than traditionally computed structural bases. Lastly, differential analysis of component stability across repeated scans from a control cohort reveals organization of static and dynamic structure/function coupling falls along unimodal/transmodal hierarchical lines.</description>
    <description xml:lang="ara" descriptionType="Other">لطالما كانت العلاقة الدقيقة بين بنية الدماغ والوظيفة العصبية الديناميكية مجالًا مفتوحًا للبحث، ومؤخرًا، كانت موضوعًا للكثير من النقاش. سواء تم التحقيق من خلال عدسة اتصال المادة البيضاء الأقاليمية أو مورفولوجيا السطح القشري، فإن الخيط المشترك الذي يربط العديد من الدراسات في هذا المجال الفرعي من البحث هو التركيز على تحديد مجموعة أساس هيكلية مفردة، والتي يتم على أساسها إعادة بناء إشارات التنشيط الوظيفية لتحديد الصلة بين البنية والوظيفة. هذه الأساليب محدودة من ناحيتين ؛ أولاً، يتم تعريف مجموعات الأساس هذه فقط على البيانات الهيكلية وتتجاهل تأثير الاقتران الوظيفي تمامًا، وثانياً، تعمل هذه الأساليب على الافتراض الضيق إلى حد ما بأن اقتران وظيفة هيكل واحد يحكم نشاط الدماغ بأكمله في جميع الأوقات. يمكن معالجة القيد الأول باستخدام دمج البيانات متعدد الوسائط، والذي يحدد الروابط الخفية بين بيانات تصوير الدماغ الهيكلية والوظيفية ؛ ومع ذلك، لا تزال العديد من مناهج الاندماج متعدد الوسائط تتطلب تلخيص البيانات الوظيفية بشكل كبير على مدى البعد الزمني، مما يؤدي إلى روابط هيكلية ووظيفية جامدة مؤقتًا. فيما يتعلق بالحد الثاني، بالنظر إلى أن نشاط الدماغ الوظيفي والاتصال يختلفان على مدى فترات زمنية متعددة، فمن الطبيعي أن نعتبر أن هذا قد يكون صحيحًا أيضًا بالنسبة للاقترانات الوظيفية الهيكلية. هنا، نقدم الاندماج الديناميكي، الذي يتم تنفيذه كنهج اندماج متماثل قائم على ICA، والذي يتيح روابط مرنة ومحلولة زمنيًا بين الهيكل والوظيفة باستخدام حالات الاتصال الوظيفي الديناميكي (dFNC). نعرض أدلة على أن المطالبات الحالية المتعلقة بمجموعات الأساس الهيكلي تتحدى وتقترح أن مجموعات الأساس الهيكلي المتطورة مؤقتًا يمكن أن تعكس بشكل أفضل المشعبات الوظيفية الديناميكية وتلتقط بشكل أفضل الاقتران الوظيفي للهيكل ذي الصلة بالتشخيص مقارنة بالقواعد الهيكلية المحسوبة تقليديًا. أخيرًا، يكشف التحليل التفاضلي لاستقرار المكون عبر عمليات المسح المتكررة من مجموعة التحكم عن تنظيم اقتران البنية/الوظيفة الثابتة والديناميكية على طول الخطوط الهرمية أحادية الواسطة/عبر الوسائط.</description>
    <description xml:lang="fra" descriptionType="Other">La relation précise entre la structure du cerveau et la fonction neuronale dynamique a longtemps été un domaine de recherche ouvert et, récemment, un sujet de débat. Qu'il soit étudié à travers le prisme de la connectivité interrégionale de la matière blanche ou de la morphologie de la surface corticale, le fil conducteur qui relie de nombreuses études dans ce sous-domaine de recherche est l'accent mis sur l'identification d'un ensemble de bases structurelles singulier, sur lequel les signaux d'activation fonctionnelle sont reconstruits pour définir le lien entre la structure et la fonction. De telles approches sont limitées à deux égards ; premièrement, ces ensembles de base sont définis uniquement sur des données structurelles et ignorent entièrement l'influence du couplage fonctionnel, et deuxièmement, ces approches fonctionnent sur l'hypothèse quelque peu étroite qu'un seul couplage structure-fonction régit l'activité de l'ensemble du cerveau à tout moment. La première limitation peut être résolue avec l'utilisation de la fusion de données multimodale, qui identifie les liens cachés entre les données d'imagerie cérébrale structurelles et fonctionnelles ; cependant, de nombreuses approches de fusion multimodale nécessitent toujours que les données fonctionnelles soient fortement résumées sur la dimension temporelle, ce qui entraîne des liens structure-fonction temporellement rigides. En ce qui concerne la deuxième limitation, étant donné que l'activité cérébrale fonctionnelle et la connectivité varient sur plusieurs échelles de temps, il est naturel de considérer que cela pourrait également être vrai pour les couplages structure-fonction. Ici, nous introduisons la fusion dynamique, mise en œuvre comme une approche de fusion symétrique basée sur ICA, qui permet des liens flexibles et résolus dans le temps entre la structure et la fonction en utilisant les états de connectivité fonctionnelle dynamique (dFNC). Nous montrons des preuves qui remettent en question les affirmations actuelles concernant les ensembles de bases structurelles et suggérons que les ensembles de bases structurelles évoluant dans le temps peuvent mieux refléter les variétés fonctionnelles dynamiques et mieux capturer le couplage structure-fonctionnel pertinent sur le plan diagnostique que les bases structurelles calculées traditionnellement. Enfin, l'analyse différentielle de la stabilité des composants à travers des balayages répétés d'une cohorte témoin révèle que l'organisation du couplage structure/fonction statique et dynamique suit des lignes hiérarchiques unimodales/transmodales.</description>
    <description xml:lang="spa" descriptionType="Other">La relación precisa entre la estructura cerebral y la función neuronal dinámica ha sido durante mucho tiempo un área abierta de investigación y, recientemente, un tema de mucho debate. Ya sea que se investigue a través de la lente de la conectividad interregional de la materia blanca o la morfología de la superficie cortical, el hilo común que vincula muchos estudios en este subcampo de investigación es el enfoque en la identificación de un conjunto de bases estructurales singulares, sobre el cual se reconstruyen las señales de activación funcional para definir el vínculo entre la estructura y la función. Tales enfoques están limitados en dos aspectos; en primer lugar, estos conjuntos de bases se definen únicamente a partir de datos estructurales e ignoran por completo la influencia del acoplamiento funcional, y en segundo lugar, estos enfoques operan bajo la suposición algo estrecha de que un solo acoplamiento estructura-función gobierna la actividad de todo el cerebro en todo momento. La primera limitación se puede abordar con el uso de la fusión de datos multimodales, que identifica vínculos ocultos entre los datos de imágenes cerebrales estructurales y funcionales; sin embargo, muchos enfoques de fusión multimodal aún requieren que los datos funcionales se resuman en gran medida a lo largo de la dimensión temporal, lo que resulta en vínculos estructura-función temporalmente rígidos. Con respecto a la segunda limitación, dado que la actividad cerebral funcional y la conectividad varían en múltiples escalas de tiempo, es natural considerar que esto también podría ser cierto para los acoplamientos estructura-función. Aquí, presentamos la fusión dinámica, implementada como un enfoque de fusión simétrica basado en ICA, que permite vínculos flexibles y resueltos en el tiempo entre la estructura y la función utilizando estados de conectividad funcional dinámica (dFNC). Mostramos evidencia que desafía las afirmaciones actuales con respecto a los conjuntos de bases estructurales y sugiere que los conjuntos de bases estructurales en evolución temporal pueden reflejar mejor los colectores funcionales dinámicos y capturar mejor el acoplamiento estructura-funcional relevante para el diagnóstico que las bases estructurales calculadas tradicionalmente. Por último, el análisis diferencial de la estabilidad de los componentes a través de exploraciones repetidas de una cohorte de control revela que la organización del acoplamiento de estructura/función estática y dinámica cae a lo largo de líneas jerárquicas unimodales/transmodales.</description>
  </descriptions>
</resource>
","url":"https://gresis.osc.int//doi/10.60692/063t2-ext46","contentUrl":null,"metadataVersion":0,"schemaVersion":"http://datacite.org/schema/kernel-4","source":"api","isActive":true,"state":"findable","reason":null,"viewCount":0,"viewsOverTime":[],"downloadCount":0,"downloadsOverTime":[],"referenceCount":0,"citationCount":0,"citationsOverTime":[],"partCount":0,"partOfCount":0,"versionCount":0,"versionOfCount":1,"created":"2024-07-18T08:34:01.000Z","registered":"2024-07-18T08:34:02.000Z","published":"2024","updated":"2024-07-18T08:34:02.000Z"},"relationships":{"client":{"data":{"id":"iapx.bsycxq","type":"clients"}},"provider":{"data":{"id":"iapx","type":"providers"}},"media":{"data":{"id":"10.60692/063t2-ext46","type":"media"}},"references":{"data":[]},"citations":{"data":[]},"parts":{"data":[]},"partOf":{"data":[]},"versions":{"data":[]},"versionOf":{"data":[{"id":"10.60692/fnbef-zz743","type":"dois"}]}}}}