데이터 기반 네트워크 분석의 평가 기능 연결 MRI에 대 한 접근

Brain Structure & Function. Aug, 2010  |  Pubmed ID: 20853181

상호 관련 된 낮은 주파수 변동 혈액 산소 수준 종속 신호에 고도로 연결 된 뇌 영역에서 광범위 하 게 관찰 하 고 그 지역 내의 조정된 활동을 나타내는 것으로 간주 됩니다. 일반적인 기능 연결 MRI 연구 수백 수천 개의 이미지 voxels에서에서 획득 하는 시간 포인트 구성 되며 따라서 탐색적 데이터 분석은 중요 한 도전 이다. 이 종이 조사 잠재적으로 사이 voxels의 그룹 내 관계 검토에 대 한 데이터 기반 접근을 제공할 수 있는 그래프 이론에 따라 분석 방법의 활용. 연결할 수 있는 그룹, 경로 길이 분석 및 계층적 클러스터링 기반 3 알고리즘 설명 되며 설치류 두뇌의 비교적 간단한 맥락에서 평가. 분석 나타냅니다 (간 상관 계수에 따라) 하는 대뇌 피 질의 voxels는 가장 강력 하 게 연결 된 네트워크 노드. 이러한 voxels 전시 무작위로 연결 된 그래프에 예상 되는 것 보다 더 강한 클러스터링 및 클러스터링의 금액 선택 간 상관 관계 임계값에 따라 달라 집니다. 분석 알고리즘 somatosensory 분야의 핵심 그룹을 식별 하 고 왼쪽 및 오른쪽 somatosensory 지역 중간 대뇌 피 질의 영역에 보다 서로 게 더 강력 하 게 연결 되어 나타냅니다. 결과 그래프 이론을 기반으로 하는 알고리즘은 기능적 연결성 연구 데이터 기반 분석에 적합 합니다.