Evaluación De Los Enfoques Basados ​​en Datos De Análisis De Red De Resonancia Magnética Funcional De Conectividad

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

Correlacionadas fluctuaciones de baja frecuencia en la señal de nivel de oxigenación sanguínea dependiente han sido ampliamente observada en regiones del cerebro altamente conectados y se consideran indicativos de actividad coordinada dentro de dichas regiones. Un típico estudio de resonancia magnética de conectividad funcional se compone de cientos de puntos de tiempo adquiridos de miles de voxels de la imagen, y por lo tanto análisis exploratorio de datos es un reto importante. En este trabajo se investiga la utilización de métodos analíticos basados ​​en la teoría de grafos que potencialmente puede proporcionar un enfoque impulsado por los datos para examinar las relaciones entre y dentro de los grupos de voxels. Tres algoritmos, basados ​​en grupos accesibles, el análisis de la longitud del recorrido, y la agrupación jerárquica, se describen y evalúan en el contexto relativamente simple del cerebro de roedores. El análisis indica que (basado en el coeficiente de correlación cruzada) voxels corticales son los nodos de la red más fuertemente conectado. Estos voxels exhiben fuerte agrupamiento que sería de esperar en una gráfica conectada aleatoriamente, y la cantidad de agrupación es dependiente del umbral de correlación cruzada elegido. Los algoritmos de análisis de identificación de los grupos principales en las áreas somatosensoriales e indican que las regiones somatosensoriales izquierda y derecha están más fuertemente conectados entre sí que a la línea media áreas corticales. Los resultados muestran que los algoritmos basados ​​en la teoría de grafos son bien adaptado para el análisis por datos de los estudios de conectividad funcionales.