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我们的思想经常陷入重复的想法中，例如过去的错误、遗憾、不安全感或未解决的冲突。这种持续的消极思维模式被称为沉思，会对心理健康产生有害影响，导致抑郁和焦虑等疾病。研究人员认识到沉思是抑郁症的主要危险因素，因此一直致力于识别其神经特征并开发早期检测方法。

由基础科学研究所 (IBS) 神经科学成像研究中心 (CNIR) 的 Kim Jungwoo 领导的科学家团队与亚利桑那大学和达特茅斯学院的研究人员合作，进行了一项研究，以开发预测模型利用机器学习的力量进行反思。研究结果发表在《自然通讯》杂志上。

先前的研究已将称为“默认模式网络”(DMN)的大脑区域网络与沉思联系起来。然而，导致沉思个体差异的具体区域仍不清楚。研究小组假设，动态连接的方差(衡量大脑区域之间相互作用随时间的稳定性)由于其时间持久性，可能与沉思有关。

为了测试这一点，他们利用功能磁共振成像(fMRI)来测量健康参与者休息时的大脑活动。研究人员利用每个DMN区域和整个大脑的大脑区域之间的动态连接的方差作为输入，并将沉思分数的自我报告测量作为输出，训练机器学习模型，以根据参与者的功能磁共振成像数据来近似沉思分数。