Physiological and motion signatures in static and time-varying functional connectivity and their subject identifiability

Human brain connectivity yields significant potential as a noninvasive biomarker. Several studies have used fMRI-based connectivity fingerprinting to characterize individual patterns of brain activity. However, it is not clear whether these patterns mainly reflect neural activity or the effect of physiological and motion processes. To answer this question, we capitalize on a large data sample from the Human Connectome Project and rigorously investigate the contribution of the aforementioned processes on functional connectivity (FC) and time-varying FC, as well as their contribution to subject identifiability. We find that head motion, as well as heart rate and breathing fluctuations, induce artifactual connectivity within distinct resting-state networks and that they correlate with recurrent patterns in time-varying FC. Even though the spatiotemporal signatures of these processes yield above-chance levels in subject identifiability, removing their effects at the preprocessing stage improves identifiability, suggesting a neural component underpinning the inter-individual differences in connectivity

Estimating brain age from structural MRI and MEG data: insights from dimensionality reduction techniques

Brain age prediction studies aim at reliably estimating the difference between the chronological age of an individual and their predicted age based on neuroimaging data, which has been proposed as an informative measure of disease and cognitive decline. As most previous studies relied exclusively on magnetic resonance imaging (MRI) data, we hereby investigate whether combining structural MRI with functional magnetoencephalography (MEG) information improves age prediction using a large cohort of healthy subjects (N = 613, age 18–88 years) from the Cam-CAN repository. To this end, we examined the performance of dimensionality reduction and multivariate associative techniques, namely Principal Component Analysis (PCA) and Canonical Correlation Analysis (CCA), to tackle the high dimensionality of neuroimaging data. Using MEG features (mean absolute error (MAE) of 9.60 years) yielded worse performance when compared to using MRI features (MAE of 5.33 years), but a stacking model combining both feature sets improved age prediction performance (MAE of 4.88 years). Furthermore, we found that PCA resulted in inferior performance, whereas CCA in conjunction with Gaussian process regression models yielded the best prediction performance. Notably, CCA allowed us to visualize the features that significantly contributed to brain age prediction. We found that MRI features from subcortical structures were more reliable age predictors than cortical features, and that spectral MEG measures were more reliable than connectivity metrics. Our results provide an insight into the underlying processes that are reflective of brain aging, yielding promise for the identification of reliable biomarkers of neurodegenerative diseases that emerge later during the lifespan

Identification of time-varying cortico-cortical and cortico-muscular coherence during motor tasks with multivariate autoregressive models

Neural populations coordinate at fast subsecond time-scales during rest and task execution. As a result, functional brain connectivity assessed with different neuroimaging modalities (EEG, MEG, fMRI) may also change over different time scales. In addition to the more commonly used sliding window techniques, the General Linear Kalman Filter (GLFK) approach has been proposed to estimate time-varying brain connectivity. In the present work, we propose a modification of the GLFK approach to model time-varying connectivity. We also propose a systematic method to select the hyper-parameters of the model. We evaluate the performance of the method using MEG and EMG data collected from 12 young subjects performing two motor tasks (unimanual and bimanual hand grips), by quantifying time-varying cortico-cortical and cortico-muscular coherence (CCC and CMC). The CMC results revealed patterns in accordance with earlier findings, as well as an improvement in both time and frequency resolution compared to sliding window approaches. These results suggest that the proposed methodology is able to unveil accurate time-varying connectivity patterns with an excellent time resolution

Older adults exhibit a more pronounced modulation of beta oscillations when performing sustained and dynamic handgrips

Muscle contractions are associated with a decrease in beta oscillatory activity, known as movement-related beta desynchronization (MRBD). Older adults exhibit a MRBD of greater amplitude compared to their younger counterparts, even though their beta power remains higher both at rest and during muscle contractions. Further, a modulation in MRBD has been observed during sustained and dynamic pinch contractions, whereby beta activity during periods of steady contraction following a dynamic contraction is elevated. However, how the modulation of MRBD is affected by aging has remained an open question. In the present work, we investigated the effect of aging on the modulation of beta oscillations and their putative link with motor performance. We collected magnetoencephalography (MEG) data from younger and older adults during a resting-state period and motor handgrip paradigms, which included sustained and dynamic contractions, to quantify spontaneous and motor-related beta oscillatory activity. Beta power at rest was found to be significantly increased in the motor cortex of older adults. During dynamic hand contractions, MRBD was more pronounced in older participants in frontal, premotor and motor brain regions. These brain areas also exhibited age-related decreases in cortical thickness; however, the magnitude of MRBD and cortical thickness were not found to be associated after controlling for age. During sustained hand contractions, MRBD exhibited a decrease in magnitude compared to dynamic contraction periods in both groups and did not show age-related differences. This suggests that the amplitude change in MRBD between dynamic and sustained contractions is larger in older compared to younger adults. We further probed for a relationship between beta oscillations and motor behaviour and found that greater MRBD in primary motor cortices was related to degraded motor performance beyond age, but our results suggested that age-related differences in beta oscillations were not predictive of motor performance

Neurophysiological changes induced by music-supported therapy for recovering upper extremity function after stroke: a case series

Music-supported therapy (MST) follows the best practice principles of stroke rehabilitation and has been proven to instigate meaningful enhancements in motor recovery post-stroke. The existing literature has established that the efficacy and specificity of MST relies on the reinforcement of auditory-motor functional connectivity in related brain networks. However, to date, no study has attempted to evaluate the underlying cortical network nodes that are key to the efficacy of MST post-stroke. In this case series, we evaluated changes in connectivity within the auditory-motor network and changes in upper extremity function following a 3-week intensive piano training in two stroke survivors presenting different levels of motor impairment. Connectivity was assessed pre- and post-training in the α- and the β-bands within the auditory-motor network using magnetoencephalography while participants were passively listening to a standardized melody. Changes in manual dexterity, grip strength, movement coordination, and use of the upper extremity were also documented in both stroke survivors. After training, an increase in the clinical measures was accompanied by enhancements in connectivity between the auditory and motor network nodes for both the α- and the β-bands, especially in the affected hemisphere. These neurophysiological changes associated with the positive effects of post-stroke MST on motor outcomes delineate a path for a larger scale clinical trial

Encaminament adaptatiu amb virtualizació per xarxes definides per software amb qualitat de servei

[ANGLÈS] Software-Defined Networking (SDN) has been recognized as the next-generation networking paradigm. It is a fast-evolving technology that decouples the network data plane, which are the network devices that forward traffic, from the network control plane, which is the software logic that controls ultimately how traffic is forwarded through the network. A logically centralized controller is responsible for all the control decisions and communication among the forwarding elements. It allows to control the network behavior from a single high level control program. However, Software-Defined Networks use many of its network resources inefficiently, which leads to over-loading network links, congestion in the queues and end-to-end packet delays. Consequently, it becomes clear that routing decisions affect the overall performance of a communication's network. Performance is determined in terms of Quality of Service guarantees, i.e. throughput, average packet delay, jitter and losses. Thus, a QoS-aware routing algorithm is required. Current traffic engineering techniques and state-of-the-art routing algorithms do not effectively use the merits of SDNs, such as global centralized visibility, real-time fast decisions, control and data plane decoupling, network management simplification and portability. In this thesis, we developed two new QoS-aware routing algorithms that exploit the advantages that SDN brings to improve the network performance. Two different scenarios have been studied: a centralized and a distributed models. The centralized scenario simplifies the management of complex flows and the customization, but scalability issues arise. In contrast, the distributed scenario is more scalable, but there may be state inconsistency and increase of shared information. In general, a centralized approach is better for data centers or home networks, whereas a distributed approach is better for large scale networks, e.g. cloud environments. First, the centralized SDN controller model is discussed, for which a multi-tenancy management framework is proposed to fulfill the quality-of-services (QoSs) requirements through tenant isolation, prioritization and flow allocation. A network virtualization algorithm is provided to isolate and prioritize tenants from different clients. Furthermore, a novel routing scheme, called QoS-aware Virtualization-enabled Routing (QVR), is presented. It combines the proposed virtualization technique and a QoS-aware framework to enable flow allocation with respect to different tenant applications. Simulation results confirm that the proposed QVR algorithm surpasses the conventional algorithms with less traffic congestion and packet delay. This facilitates reliable and efficient data transportation in generalized SDNs. Therefore, it yields to service performance improvement for numerous applications and enhancement of client isolation. Second, a distributed SDN controller model is analyzed. The network is divided into different clusters, and hierarchically split in two levels. This architecture leads to smaller sizes of routing tables in the switches, and substantially lesser calculations and updates of routing tables from the controller. Moreover, a new algorithm is developed, called QoS-aware Reinforcement Learning Routing (QRLR), where reinforcement learning is applied to the routing problem. The modeling of the reward function calculation solution allows the customization of the different requirements for each type of traffic, thus providing flexibility and adaptability to different flows and its requirements.[CASTELLÀ] Las redes definidas por software (SDN) han sido reconocidas como el paradigma de las redes de nueva generación. Es una tecnología de rápida evolución que desacopla el plano de datos de la red, que son los dispositivos de la red que transmiten el tráfico, desde el plano de control de la red, que es la lógica de software que controla en última instancia cómo el tráfico se transmite a través de la red. En SDN, un controlador centralizado es responsable de todas las decisiones de control y la comunicación entre los elementos de la red. Permite controlar el comportamiento de la red desde un único punto de control de alto nivel. Sin embargo, las redes definidas por software utilizan muchos de sus recursos de manera ineficiente, lo que conduce a un exceso de carga de los enlaces de la red, congestión en las colas y retrasos en el envió de los paquetes. En consecuencia, se hace evidente que las decisiones de enrutamiento afectan el rendimiento global de la red de una comunicación. El rendimiento se determina en función de la calidad de servicio (QoS), es decir, el rendimiento, la demora media de paquetes, el jitter y las pérdidas de paquetes. Por lo tanto, se requiere un algoritmo de encaminamiento con QoS. Las técnicas de ingeniería de tráfico actuales y algoritmos de enrutamiento no utilizan eficazmente los méritos de SDN, tales como la visibilidad global centralizada, las decisiones rápidas en tiempo real, el desacoplamiento de los planos de control y de datos, la simplificación de la gestión de redes y la portabilidad. En esta tesis, hemos desarrollado dos nuevos algoritmos de encaminamiento con QoS que explotan las ventajas que trae SDN para mejorar el rendimiento de la red. Dos escenarios diferentes se han estudiado: un modelo centralizado y un modelo distribuido. El escenario centralizado simplifica la gestión de los flujos complejos y la personalización, pero surgen problemas de escalabilidad. En contraste, el escenario distribuido es más escalable, pero puede haber inconsistencia en los estados, y la información compartida entre los elementos de la red aumenta. En general, un enfoque centralizado es mejor para centros de datos o redes domésticas, mientras que un enfoque distribuido es mejor para las redes a gran escala, por ejemplo, entornos de la nube. En primer lugar, se analiza el modelo de controlador SDN centralizado, para el que se propone una gestión para cumplir los requisitos de QoS a través de aislamiento, priorización y enrutamiento. Un algoritmo de virtualización de la red se proporciona para aislar y dar prioridad a los datos de los diferentes clientes. Resultados de la simulación confirman que el algoritmo propuesto supera los algoritmos convencionales con menor congestión de tráfico y retardo de los paquetes. En segundo lugar, se analiza un modelo de controlador SDN distribuido. La red se divide en diferentes grupos, y jerárquicamente se dividide en dos niveles. Esta arquitectura conduce a tamaños más pequeños de las tablas de enrutamiento, cálculos sustancialmente menores y actualizaciones de las tablas de enrutamiento desde el controlador. Por otra parte, el aprendizaje por refuerzo se aplica al problema de enrutamiento. El modelado de la función recompensa permite la personalización de los diferentes requisitos para cada tipo de tráfico, lo que proporciona flexibilidad y capacidad de adaptación a los diferentes flujos y sus requisitos.[CATALÀ] Les xarxes definides per software (SDN) han estat reconegudes com el paradigma de les xarxes de nova generació. És una tecnologia de ràpida evolució que desacobla el pla de dades de la xarxa, que són els dispositius de la xarxa que transmeten els paquets, del pla de control de la xarxa, que és la lògica que controla en última instància com el trànsit es transmet a través de la xarxa. En SDN, un controlador centralitzat és responsable de totes les decisions de control i la comunicació entre els elements de la xarxa. Permet controlar el comportament de la xarxa des d'un únic punt de control d'alt nivell. No obstant això, les xarxes definides per software utilitzen molts dels seus recursos de manera ineficient, el que condueix a un excés de càrrega dels enllaços de la xarxa, congestió en les cues i retards en la transmissió dels paquets. En conseqüència, es fa evident que les decisions d'encaminament que afecten el rendiment global de la xarxa han de ser estudiades. El rendiment es determina en funció de la qualitat de servei (QoS), és a dir, el rendiment, la demora mitjana de paquets, el jitter i les pèrdues de paquets. Per tant, es requereix d'un algoritme d'encaminament amb QoS. Les tècniques d'enginyeria de trànsit actuals i algoritmes d'encaminament no utilitzen eficaçment els mèrits de SDN, com ara la visibilitat global centralitzada, les decisions ràpides en temps real, el desacoblament dels plans de control i de dades, la simplificació de la gestió de les xarxes i la portabilitat. En aquesta tesi, hem desenvolupat dos nous algoritmes d'encaminament amb QoS que exploten els avantatges que porta SDN per millorar el rendiment de la xarxa. S'han estudiat dos escenaris diferents: un model centralitzat i un model distribuït. L'escenari centralitzat simplifica la gestió dels fluxos complexos i la personalització, però sorgeixen problemes d'escalabilitat. En contrast, l'escenari distribuït és més escalable, però pot ocasionar inconsistència en els estats, i la informació compartida entre els elements de la xarxa augmenta. En general, un enfocament centralitzat és millor per a centres de dades o xarxes domèstiques, mentre que un enfocament distribuït és millor per a les xarxes a gran escala, per exemple, entorns del núvol. En primer lloc, s'analitza el model de controlador SDN centralitzat, per al qual es proposa una gestió per complir els requisits de QoS a través d'aïllament, priorització i enrutament. Es presenta un algoritme de virtualització de la xarxa per aïllar i donar prioritat a les dades dels diferents clients. Els resultats de la simulació confirmen que l'algoritme proposat supera els algoritmes convencionals amb menor congestió de trànsit i menys retard dels paquets. En segon lloc, s'analitza un model de controlador SDN distribuït. La xarxa es divideix en diferents grups, i jeràrquicament es divideix en dos nivells. Aquesta arquitectura condueix a una reducció de les taules d'enrutament, càlculs substancialment menors i actualitzacions de les taules d'encaminament des de diferents controladors. A més, s'aplica l'aprenentatge per reforç al problema d'enrutament. El modelatge de la funció de recompensa permet la personalització dels diferents requisits per a cada tipus de trànsit, el que proporciona flexibilitat i capacitat d'adaptació als diferents fluxos i els seus requisits

Encaminament adaptatiu amb virtualizació per xarxes definides per software amb qualitat de servei

[ANGLÈS] Software-Defined Networking (SDN) has been recognized as the next-generation networking paradigm. It is a fast-evolving technology that decouples the network data plane, which are the network devices that forward traffic, from the network control plane, which is the software logic that controls ultimately how traffic is forwarded through the network. A logically centralized controller is responsible for all the control decisions and communication among the forwarding elements. It allows to control the network behavior from a single high level control program. However, Software-Defined Networks use many of its network resources inefficiently, which leads to over-loading network links, congestion in the queues and end-to-end packet delays. Consequently, it becomes clear that routing decisions affect the overall performance of a communication's network. Performance is determined in terms of Quality of Service guarantees, i.e. throughput, average packet delay, jitter and losses. Thus, a QoS-aware routing algorithm is required. Current traffic engineering techniques and state-of-the-art routing algorithms do not effectively use the merits of SDNs, such as global centralized visibility, real-time fast decisions, control and data plane decoupling, network management simplification and portability. In this thesis, we developed two new QoS-aware routing algorithms that exploit the advantages that SDN brings to improve the network performance. Two different scenarios have been studied: a centralized and a distributed models. The centralized scenario simplifies the management of complex flows and the customization, but scalability issues arise. In contrast, the distributed scenario is more scalable, but there may be state inconsistency and increase of shared information. In general, a centralized approach is better for data centers or home networks, whereas a distributed approach is better for large scale networks, e.g. cloud environments. First, the centralized SDN controller model is discussed, for which a multi-tenancy management framework is proposed to fulfill the quality-of-services (QoSs) requirements through tenant isolation, prioritization and flow allocation. A network virtualization algorithm is provided to isolate and prioritize tenants from different clients. Furthermore, a novel routing scheme, called QoS-aware Virtualization-enabled Routing (QVR), is presented. It combines the proposed virtualization technique and a QoS-aware framework to enable flow allocation with respect to different tenant applications. Simulation results confirm that the proposed QVR algorithm surpasses the conventional algorithms with less traffic congestion and packet delay. This facilitates reliable and efficient data transportation in generalized SDNs. Therefore, it yields to service performance improvement for numerous applications and enhancement of client isolation. Second, a distributed SDN controller model is analyzed. The network is divided into different clusters, and hierarchically split in two levels. This architecture leads to smaller sizes of routing tables in the switches, and substantially lesser calculations and updates of routing tables from the controller. Moreover, a new algorithm is developed, called QoS-aware Reinforcement Learning Routing (QRLR), where reinforcement learning is applied to the routing problem. The modeling of the reward function calculation solution allows the customization of the different requirements for each type of traffic, thus providing flexibility and adaptability to different flows and its requirements.[CASTELLÀ] Las redes definidas por software (SDN) han sido reconocidas como el paradigma de las redes de nueva generación. Es una tecnología de rápida evolución que desacopla el plano de datos de la red, que son los dispositivos de la red que transmiten el tráfico, desde el plano de control de la red, que es la lógica de software que controla en última instancia cómo el tráfico se transmite a través de la red. En SDN, un controlador centralizado es responsable de todas las decisiones de control y la comunicación entre los elementos de la red. Permite controlar el comportamiento de la red desde un único punto de control de alto nivel. Sin embargo, las redes definidas por software utilizan muchos de sus recursos de manera ineficiente, lo que conduce a un exceso de carga de los enlaces de la red, congestión en las colas y retrasos en el envió de los paquetes. En consecuencia, se hace evidente que las decisiones de enrutamiento afectan el rendimiento global de la red de una comunicación. El rendimiento se determina en función de la calidad de servicio (QoS), es decir, el rendimiento, la demora media de paquetes, el jitter y las pérdidas de paquetes. Por lo tanto, se requiere un algoritmo de encaminamiento con QoS. Las técnicas de ingeniería de tráfico actuales y algoritmos de enrutamiento no utilizan eficazmente los méritos de SDN, tales como la visibilidad global centralizada, las decisiones rápidas en tiempo real, el desacoplamiento de los planos de control y de datos, la simplificación de la gestión de redes y la portabilidad. En esta tesis, hemos desarrollado dos nuevos algoritmos de encaminamiento con QoS que explotan las ventajas que trae SDN para mejorar el rendimiento de la red. Dos escenarios diferentes se han estudiado: un modelo centralizado y un modelo distribuido. El escenario centralizado simplifica la gestión de los flujos complejos y la personalización, pero surgen problemas de escalabilidad. En contraste, el escenario distribuido es más escalable, pero puede haber inconsistencia en los estados, y la información compartida entre los elementos de la red aumenta. En general, un enfoque centralizado es mejor para centros de datos o redes domésticas, mientras que un enfoque distribuido es mejor para las redes a gran escala, por ejemplo, entornos de la nube. En primer lugar, se analiza el modelo de controlador SDN centralizado, para el que se propone una gestión para cumplir los requisitos de QoS a través de aislamiento, priorización y enrutamiento. Un algoritmo de virtualización de la red se proporciona para aislar y dar prioridad a los datos de los diferentes clientes. Resultados de la simulación confirman que el algoritmo propuesto supera los algoritmos convencionales con menor congestión de tráfico y retardo de los paquetes. En segundo lugar, se analiza un modelo de controlador SDN distribuido. La red se divide en diferentes grupos, y jerárquicamente se dividide en dos niveles. Esta arquitectura conduce a tamaños más pequeños de las tablas de enrutamiento, cálculos sustancialmente menores y actualizaciones de las tablas de enrutamiento desde el controlador. Por otra parte, el aprendizaje por refuerzo se aplica al problema de enrutamiento. El modelado de la función recompensa permite la personalización de los diferentes requisitos para cada tipo de tráfico, lo que proporciona flexibilidad y capacidad de adaptación a los diferentes flujos y sus requisitos.[CATALÀ] Les xarxes definides per software (SDN) han estat reconegudes com el paradigma de les xarxes de nova generació. És una tecnologia de ràpida evolució que desacobla el pla de dades de la xarxa, que són els dispositius de la xarxa que transmeten els paquets, del pla de control de la xarxa, que és la lògica que controla en última instància com el trànsit es transmet a través de la xarxa. En SDN, un controlador centralitzat és responsable de totes les decisions de control i la comunicació entre els elements de la xarxa. Permet controlar el comportament de la xarxa des d'un únic punt de control d'alt nivell. No obstant això, les xarxes definides per software utilitzen molts dels seus recursos de manera ineficient, el que condueix a un excés de càrrega dels enllaços de la xarxa, congestió en les cues i retards en la transmissió dels paquets. En conseqüència, es fa evident que les decisions d'encaminament que afecten el rendiment global de la xarxa han de ser estudiades. El rendiment es determina en funció de la qualitat de servei (QoS), és a dir, el rendiment, la demora mitjana de paquets, el jitter i les pèrdues de paquets. Per tant, es requereix d'un algoritme d'encaminament amb QoS. Les tècniques d'enginyeria de trànsit actuals i algoritmes d'encaminament no utilitzen eficaçment els mèrits de SDN, com ara la visibilitat global centralitzada, les decisions ràpides en temps real, el desacoblament dels plans de control i de dades, la simplificació de la gestió de les xarxes i la portabilitat. En aquesta tesi, hem desenvolupat dos nous algoritmes d'encaminament amb QoS que exploten els avantatges que porta SDN per millorar el rendiment de la xarxa. S'han estudiat dos escenaris diferents: un model centralitzat i un model distribuït. L'escenari centralitzat simplifica la gestió dels fluxos complexos i la personalització, però sorgeixen problemes d'escalabilitat. En contrast, l'escenari distribuït és més escalable, però pot ocasionar inconsistència en els estats, i la informació compartida entre els elements de la xarxa augmenta. En general, un enfocament centralitzat és millor per a centres de dades o xarxes domèstiques, mentre que un enfocament distribuït és millor per a les xarxes a gran escala, per exemple, entorns del núvol. En primer lloc, s'analitza el model de controlador SDN centralitzat, per al qual es proposa una gestió per complir els requisits de QoS a través d'aïllament, priorització i enrutament. Es presenta un algoritme de virtualització de la xarxa per aïllar i donar prioritat a les dades dels diferents clients. Els resultats de la simulació confirmen que l'algoritme proposat supera els algoritmes convencionals amb menor congestió de trànsit i menys retard dels paquets. En segon lloc, s'analitza un model de controlador SDN distribuït. La xarxa es divideix en diferents grups, i jeràrquicament es divideix en dos nivells. Aquesta arquitectura condueix a una reducció de les taules d'enrutament, càlculs substancialment menors i actualitzacions de les taules d'encaminament des de diferents controladors. A més, s'aplica l'aprenentatge per reforç al problema d'enrutament. El modelatge de la funció de recompensa permet la personalització dels diferents requisits per a cada tipus de trànsit, el que proporciona flexibilitat i capacitat d'adaptació als diferents fluxos i els seus requisits

Functional and effective reorganization of the aging brain during unimanual and bimanual hand movements

Motor performance decline observed during aging is linked to changes in brain structure and function, however, the precise neural reorganization associated with these changes remains largely unknown. We investigated the neurophysiological correlates of this reorganization by quantifying functional and effective brain network connectivity in elderly individuals (n = 11; mean age = 67.5 years), compared to young adults (n = 12; mean age = 23.7 years), while they performed visually-guided unimanual and bimanual handgrips inside the magnetoencephalography (MEG) scanner. Through a combination of principal component analysis and Granger causality, we observed age-related increases in functional and effective connectivity in whole-brain, task-related motor networks. Specifically, elderly individuals demonstrated (i) greater information flow from contralateral parietal and ipsilateral secondary motor regions to the left primary motor cortex during the unimanual task and (ii) decreased interhemispheric temporo-frontal communication during the bimanual task. Maintenance of motor performance and task accuracy in elderly was achieved by hyperactivation of the task-specific motor networks, reflecting a possible mechanism by which the aging brain recruits additional resources to counteract known myelo- and cytoarchitectural changes. Furthermore, resting-state sessions acquired before and after each motor task revealed that both olderand younger adults maintain the capacity to adapt to task demands via network-wide increases infunctional connectivity. Collectively, our study consolidates functional connectivity and directionalityof information flow in systems-level cortical networks during aging and furthers our understanding of neuronal flexibility in motor processes