ISCL

新的ISCL框架推断符号大脑连接动态

研究人员开发了ISCL，一个利用潜在随机微分方程推断大脑动态有效连接（dEC）的新颖框架。该方法通过提供因果合理性保证和可识别性分析，解决了现有dEC方法的局限性，从而能够区分兴奋性和抑制性影响。ISCL在合成基准测试中表现强劲，准确地恢复了因果结构并区分了影响类型。当应用于HCP社会认知任务的fMRI数据时，ISCL揭示了一个稳定的符号架构，识别了参与社会认知的关键网络，并强调了在心智理论处理过程中，默认模式网络和额顶网络因果流出的增强。