传统上◈✿，个体化精准功能网络图谱研究（Precision Functional Mapping, PFM）主要依赖于静息态数据◈✿。然而◈✿，在海量的认知神经影像研究中◈✿，许多数据集仅包含被试者执行特定认知任务时的脑活动尊龙凯时官网◈✿。◈✿，这些宝贵的任务数据在网络分析中通常被忽视或未被充分利用◈✿。本研究的核心问题便是◈✿：能否利用这些“沉睡”的任务数据尊龙凯时◈✿，仅用它们来绘制个体化的脑网络图谱？并且◈✿，能否将任务数据与静息态数据有效整合◈✿，以实现更可靠的个体水平脑网络研究？

　　为了回答这个问题◈✿，研究团队首先进行了一项基础验证尊龙凯时尊龙凯时◈✿。他们将任务数据（如运动任务◈✿、情景投射任务）中由任务本身引发的激活信号通过回归模型去除后爱足球网尊龙◈✿，计算了剩余时间序列的功能连接矩阵◈✿，并将其与传统静息态数据的矩阵进行比较◈✿。结果显示出惊人的一致性◈✿：两种数据源揭示的脑功能连接模式高度相似爱足球网◈✿。进一步分析表明◈✿，这种相似度主要取决于数据量的大小——数据越多◈✿，相似度越高——而非任务的具体类型◈✿。

　　在此基础上◈✿，研究团队采用由杜景南博士近期开发的DU15NET脑网络模型【2】◈✿，仅使用任务数据便成功生成了个体化的脑网络图谱◈✿。结果显示◈✿，该网络图谱与基于传统静息态数据绘制的网络图谱高度一致◈✿。清晰地描绘了个体独有的网络拓扑结构◈✿。此外◈✿，独立的种子点功能连接分析也进一步证实了网络划分的准确性◈✿：基于静息态数据定义的网络边界与任务数据中计算出的功能连接模式在空间上高度吻合◈✿。

　　为验证网络图谱的功能有效性◈✿，研究进一步测试了仅从任务数据中估计的脑网络能否预测独立任务数据中的功能特异性反应◈✿。结果显示◈✿，基于任务数据定义的网络能够精准预测三重功能分离现象◈✿：即在传统定义的默认网络区域内◈✿，存在三个在结构上相邻但在功能上高度特化的独立网络——默认网络A◈✿，默认网络B和语言网络◈✿。具体而言尊龙凯时◈✿，默认网络A对情景投射任务（回忆过去以及想象未来）反应最强◈✿，默认网络B对Theory-of-Mind任务（推断他人想法）反应最强◈✿，而语言网络对句子处理任务反应最强尊龙凯时◈✿。这种预测功能响应特性的能力与基于同等时长的静息态数据所估计网络的效果不分伯仲◈✿。

　　更进一步地◈✿，既然任务态和静息态两种数据展现出高度一致的脑网络模式◈✿，研究者便可在个体水平脑成像研究中将两者合并分析◈✿，从而通过增加同一个体密集采样数据的总扫描时长◈✿，显著提升个体大脑连接模式估计的稳定性和可靠性◈✿。作为例证◈✿，本研究通过整合所有可用数据◈✿，成功在个体水平为丘脑绘制出了与不同高级皮层网络相连的精细功能亚区尊龙凯时◈✿。尽管丘脑网络在个体间存在显著的拓扑差异◈✿，但在每个个体内部◈✿，其丘脑功能亚区与相应的大脑皮层网络展现出高度选择性的一一对应关系◈✿，这一点也得到了种子点功能连接分析的验证◈✿。

　　更重要的是世界百大名校◈✿，该研究揭示出同一任务数据能够实现一石二鸟的分析价值◈✿：既能通过回归任务激活后的残差信号构建个体化功能网络图谱◈✿，又能通过任务线性模型（GLM）提取各网络对特定认知任务的功能响应◈✿。作为例证◈✿，研究团队对一名新被试进行了约1小时的NBACK工作记忆任务扫描◈✿。仅使用这一次扫描数据◈✿，他们便同步估计出了该被试的精准脑网络爱足球网◈✿，并测量了各网络在工作记忆任务中的激活强度◈✿。结果显示爱足球网尊龙凯时◈✿，额顶叶控制网络A呈现出特异性的激活模式爱足球网◈✿，与团队此前的发现高度一致尊龙凯时人生就是搏◈✿，◈✿，有力地验证了该方法的有效性◈✿。

　　综上所述学生生活◈✿。◈✿，本研究系统性证实了仅使用任务态数据进行个体化脑网络精准绘制的可行性◈✿。研究表明◈✿，基于任务态数据生成的脑网络图谱◈✿，不仅在结构上与传统静息态网络高度相似◈✿，更能有效预测大脑的功能特异性反应◈✿。此外尊龙凯时◈✿，通过整合静息态与任务态数据◈✿，可以进一步增强数据信噪比◈✿，实现更为稳健的个体化网络估计◈✿。这些发现具有两方面的重要应用价值◈✿：一方面◈✿，它不仅为重新分析海量已有的任务数据集◈✿、开展个体化脑网络研究提供了新可能◈✿；另一方面◈✿，它也为未来设计更高效的数据采集策略（例如◈✿，仅采集特定任务的数据即可同步完成脑网络绘制与任务反应分析）奠定了坚实的理论与方法学基础◈✿。