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近年的智能手机成瘾与问题性智能手机使用神经影像学文献中，一致报道了注意网络活动的改变。然而，许多功能成像研究依赖于传统的静态功能连接分析，这类方法无法捕捉注意网络随时间变化或反复出现的动态特征。鉴于时间和空间动态对于注意加工的重要性，我们采用了两种互补的动态功能连接方法：基于功能连接的吸引子网络（fcANN），用于表征与内部—外部情境及动作—知觉动态相关的离散吸引子状态之间的转换；以及基于 cPCA 的准周期模式（QPP）分析，用于捕捉包括默认模式网络、背侧注意网络和额顶控制网络在内的皮层网络之间的相位关系。 在一项比较 SAS-M 评分高组与低组参与者的静息态 fMRI 数据集中（SAS-M：马来语版智能手机成瘾量表问卷），我们观察到在基于被试特异性 cPCA 所提取的类 QPP 成分中，DAN 的参与程度降低，同时在不同吸引子状态下，DMN 与注意网络关系存在情境依赖性的差异。最一致的效应出现在内部与外部吸引子状态之间的转换过程中，此时高智能手机成瘾（SPA）评分的被试相较于注意相关网络表现出更强的 DMN 主导性。总体而言，这些发现为智能手机成瘾可能与静息状态下大尺度注意动态改变相关提供了初步证据。
静息态fMRI中高智能手机成瘾评分个体的注意网络动力学改变 | bioRxiv 跳转到主要内容 主页 关于 投稿 警报 / RSS 搜索此关键词 高级搜索 新结果 高智能手机成瘾评分个体静息态fMRI中的注意网络动力学改变 Harrison Neil Watters ， Aida Abdul Rashid ， Subapriya Suppiah ， Theodore J LaGrow ， 查看 ORCID 资料 Jaroslav Hlinka ， Shella Keilholz doi: https://doi.org/10.64898/2026.07.26.740792 Harrison Neil Watters 1 Weber State University； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 保留所有权利。未经许可不得再次使用。
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发布于 2026 年 7 月 29 日。 下载 PDF 数据/代码 电子邮件
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Harrison Neil Watters， Aida Abdul Rashid， Subapriya Suppiah， Theodore J LaGrow， Jaroslav Hlinka， Shella Keilholz
bioRxiv 2026.07.26.740792； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.26.740792
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高智能手机成瘾评分个体静息态 fMRI 中改变的注意网络动态
Harrison Neil Watters， Aida Abdul Rashid， Subapriya Suppiah， Theodore J LaGrow， Jaroslav Hlinka， Shella Keilholz
bioRxiv 2026.07.26.740792； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.26.740792
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