近日，伟德bv19462019级硕士研究生苏晓丽在导师王荣副教授的指导下，从动力学系统分析、复杂网络分析以及大脑认知三个方面进行跨领域交叉合作，在人类认知能力形成机理研究方面取得突破性研究进展。研究成果“Flexible brain transitions between hierarchical network segregation and integration associated with human behavior in a multisource interference task”为题在美国电气和电子工程师协会医学信息工程技术领域国际顶级期刊IEEE JBHI中（IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2020影响因子:5.223）在线发表。王荣副教授为论文第一作者，伟德bv19462019级硕士研究生苏晓丽为论文第二作者，公司为第一单位。

图1.任务状态下大脑功能组织等级隔离增加

认知包括局部分离和全局整合的过程。这个过程是分层组织的，与大脑网络中分层模块的证据相联系。然而，研究人员还没有清楚地确定这些层级过程之间的灵活转换与人类行为之间的关系。

本课题，设计了一个多源干扰任务（MSIT），并引入了嵌套光谱分割（NSP）方法来检测大脑功能网络中的层次模块。通过定义跨多个层次的分层分离和集成，我们表明MSIT要求整个大脑和大多数功能系统具有更高的网络分离，但在控制系统中产生更高的集成度。同时，在任务状态下，大脑网络在分离和整合配置之间有更灵活的转换。关键的是，静息状态下较高的功能灵活性和任务状态下较低的灵活性与更好的任务绩效相关，研究表明将大脑从休息状态切换到任务状态有助于更好地完成任务。我们基于FC网络中分层模块化分析在检测功能组织和人类行为表型的改变方面比基于图形的网络测量在单个水平上更有效。

论文链接：https://doi.org/10.1109/JBHI.2021.3119940