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What Executive Function Network is that? An Image-Based Meta-Analysis of Network Labels
Brain Topography ( IF 2.7 ) Pub Date : 2021-05-10 , DOI: 10.1007/s10548-021-00847-z
Suzanne T Witt 1, 2 , Helene van Ettinger-Veenstra 2, 3 , Taylor Salo 4 , Michael C Riedel 5 , Angela R Laird 5
Affiliation  

The current state of label conventions used to describe brain networks related to executive functions is highly inconsistent, leading to confusion among researchers regarding network labels. Visually similar networks are referred to by different labels, yet these same labels are used to distinguish networks within studies. We performed a literature review of fMRI studies and identified nine frequently-used labels that are used to describe topographically or functionally similar neural networks: central executive network (CEN), cognitive control network (CCN), dorsal attention network (DAN), executive control network (ECN), executive network (EN), frontoparietal network (FPN), working memory network (WMN), task positive network (TPN), and ventral attention network (VAN). Our aim was to meta-analytically determine consistency of network topography within and across these labels. We hypothesized finding considerable overlap in the spatial topography among the neural networks associated with these labels. An image-based meta-analysis was performed on 158 group-level statistical maps (SPMs) received from authors of 69 papers listed on PubMed. Our results indicated that there was very little consistency in the SPMs labeled with a given network name. We identified four clusters of SPMs representing four spatially distinct executive function networks. We provide recommendations regarding label nomenclature and propose that authors looking to assign labels to executive function networks adopt this template set for labeling networks.



中文翻译:

那是什么执行功能网络?基于图像的网络标签元分析

用于描述与执行功能相关的大脑网络的标签惯例的当前状态高度不一致,导致研究人员对网络标签的混淆。视觉上相似的网络由不同的标签引用,但这些相同的标签用于区分研究中的网络。我们对 fMRI 研究进行了文献回顾,并确定了九个常用标签,用于描述地形或功能相似的神经网络:中央执行网络 (CEN)、认知控制网络 (CCN)、背侧注意网络 (DAN)、执行控制网络(ECN)、执行网络(EN)、额顶网络(FPN)、工作记忆网络(WMN)、任务积极网络(TPN)和腹侧注意力网络(VAN)。我们的目标是元分析地确定这些标签内和跨这些标签的网络拓扑的一致性。我们假设在与这些标签相关的神经网络之间的空间地形中发现相当大的重叠。对来自 PubMed 上列出的 69 篇论文的作者的 158 个组级统计图 (SPM) 进行了基于图像的荟萃分析。我们的结果表明,标有给定网络名称的 SPM 几乎没有一致性。我们确定了代表四个空间不同的执行功能网络的四个 SPM 集群。我们提供有关标签命名法的建议,并建议希望为执行功能网络分配标签的作者采用此模板集来标记网络。我们假设在与这些标签相关的神经网络之间的空间地形中发现相当大的重叠。对来自 PubMed 上列出的 69 篇论文的作者的 158 个组级统计图 (SPM) 进行了基于图像的荟萃分析。我们的结果表明,标有给定网络名称的 SPM 几乎没有一致性。我们确定了代表四个空间不同的执行功能网络的四个 SPM 集群。我们提供有关标签命名法的建议,并建议希望为执行功能网络分配标签的作者采用此模板集来标记网络。我们假设在与这些标签相关的神经网络之间的空间地形中发现相当大的重叠。对来自 PubMed 上列出的 69 篇论文的作者的 158 个组级统计图 (SPM) 进行了基于图像的荟萃分析。我们的结果表明,标有给定网络名称的 SPM 几乎没有一致性。我们确定了代表四个空间不同的执行功能网络的四个 SPM 集群。我们提供有关标签命名法的建议,并建议希望为执行功能网络分配标签的作者采用此模板集来标记网络。对来自 PubMed 上列出的 69 篇论文的作者的 158 个组级统计图 (SPM) 进行了基于图像的荟萃分析。我们的结果表明,标有给定网络名称的 SPM 几乎没有一致性。我们确定了代表四个空间不同的执行功能网络的四个 SPM 集群。我们提供有关标签命名法的建议,并建议希望为执行功能网络分配标签的作者采用此模板集来标记网络。对来自 PubMed 上列出的 69 篇论文的作者的 158 个组级统计图 (SPM) 进行了基于图像的荟萃分析。我们的结果表明,标有给定网络名称的 SPM 几乎没有一致性。我们确定了代表四个空间不同的执行功能网络的四个 SPM 集群。我们提供有关标签命名法的建议,并建议希望为执行功能网络分配标签的作者采用此模板集来标记网络。

更新日期:2021-05-10
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