揭示隐藏疾病相关脑连接组的网络对象方法
应用统计
2017-01-16 v2 神经元与认知
摘要
神经精神疾病在网络水平上影响大脑的功能连接。疾病相关网络的识别和统计检验仍然具有挑战性。我们提出新方法，将隐藏的疾病相关连接模式作为网络对象来简化检测和检验。我们将异常连接组子网络定义为一种网络对象，包含三类：脑区节点、代表脑连接组特征的边，以及由这些节点和边构成的有组织图拓扑。与常规统计方法相比，所提方法通过让边在图拓扑信息的精确指导下借用强度，同时降低假阳性和假阴性发现率，从而有效提高不同脑连接组研究间结果的可重复性。网络对象分析可深入揭示脑连接组如何被脑部疾病系统性损害。
引用
@article{arxiv.1609.00360,
title = {A Network Object Method to Uncover Hidden Disorder-Related Brain Connectome},
author = {Shuo Chen and Yishi Xing and Jian Kang and Dinesh Shukla and Peter Kochunov and L. Elliot Hong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.00360},
year = {2017}
}