空间平滑对功能脑网络的影响
神经元与认知
2017-11-10 v1
摘要
图论方法已迅速成为研究人脑结构和功能的标准工具。虽然结构连接组可以相当直接地映射到复杂网络上，但在构建代表脑区之间功能连接的网络时有更多的自由度。对于 fMRI 数据，此类网络通常是通过将体素的 BOLD 信号时间序列聚合为更大的实体（如某些脑图谱中的感兴趣区域），并根据某种时间序列相关性度量来确定这些实体之间的连接强度而构建的。虽然很明显，该过程的结果必然受到预处理阶段如何处理体素级时间序列的影响，但缺乏关于预处理对网络结构影响的系统研究。在此，我们关注空间平滑的影响，这是 fMRI 的一种标准预处理方法。我们将不同水平的空间平滑应用于静息态 fMRI 数据，并测量相应功能网络中 induced 的变化。我们表明，空间平滑的水平明显影响功能网络节点的度和其他中心性度量；这些变化是非均匀的、系统性的，并且取决于大脑的几何形状。最大连通网络成分的组成也受到影响，其方式人为地增加了不同受试者网络之间的相似性。我们的结论是，在可能的情况下，在对 fMRI 数据进行网络分析预处理时应避免空间平滑。
引用
@article{arxiv.1705.02141,
title = {Effects of spatial smoothing on functional brain networks},
author = {Tuomas Alakörkkö and Heini Saarimäki and Enrico Glerean and Jari Saramäki and Onerva Korhonen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.02141},
year = {2017}
}
备注
17+8 pages, 6+6 figures