《Neuroscience Informatics》：Statistical complexity of cerebral blood velocity dynamics varies across graded arithmetic task demands
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认知需求的增加伴随着与任务相关的脑血流动力学变化，但仅靠均值和方差可能无法描述其时间组织。研究人员评估了在26名健康年轻人（平均年龄23.4±2.1岁）中，源自双侧大脑中动脉血流速度（CBv）信号的统计复杂性测度（SCM）是否随五个算术任务水平而变化。同时收集
认知需求的增加伴随着与任务相关的脑血流动力学变化，但仅靠均值和方差可能无法描述其时间组织。研究人员评估了在26名健康年轻人（平均年龄23.4±2.1岁）中，源自双侧大脑中动脉血流速度（CBv）信号的统计复杂性测度（SCM）是否随五个算术任务水平而变化。同时收集了行为表现和NASA-TLX工作负荷。对于主要的Rényi配置（嵌入维度m=7，alpha=1.4），SCM在基线和任务水平之间存在差异（Jensen-Rényi：Friedman卡方=56.98，FDR校正后p=1.02×10-10，Kendall's W=0.456；Jensen-Shannon：卡方=70.23，FDR校正后p=3.66×10-13，W=0.562）。配对Wilcoxon检验经Holm校正后发现四个相邻任务水平转换中有三个存在差异（水平2-3、3-4和4-5），而水平1-2无差异。常规的双侧平均CBv也随水平变化（卡方=41.79，FDR校正后p=1.11×10-7，W=0.418）。记录的动脉压通道的均值在FDR校正后无差异（p=0.081），尽管其方差显示出小效应（W=0.110，FDR校正后p=0.032）。这些发现表明，SCM为任务相关脑血流动力学动力学提供了敏感的补充表征，并支持其用于可扩展的、个体内分级认知需求监测的潜力。
大脑血流速度动力学的统计复杂性随分级算术任务需求变化——
