高分辨率有向人类连接组与共识连接组动力学
神经元与认知
2016-09-29 v1
摘要
本文展示了一种为连接组边赋予方向的方法，这些连接组由人类大脑的弥散张量成像 (DTI) 数据集构建而成。在本工作之前，尚无高清晰度的有向脑图（或连接组）发表，因为现有的纤维束追踪方法无法为发现的神经束赋予方向。先前关于功能连接组的工作应用低分辨率功能 MRI 检测到的统计因果关系来为通常只有几十个节点的连接组赋予方向。我们的方法基于本课题组先前描述的“共识连接组动力学”(CCD) 现象。在本项贡献中，我们将该方法应用于由人类连接组计划公开发布数据计算得到的 423 个脑图（每个含 1015 个节点），并将有向连接组公开于网站 \url{http://braingraph.org}。我们还在四个独立选取的连接组数据集中展示了边定向方法的稳健性：我们发现，在所有四个数据集中均存在的边中，有 86% 在所有数据集中获得了完全相同的方向；因此，该定向方法是稳健的，不依赖于数据集的特定选择。我们认为，本项贡献为高清晰度人类连接组的分析开辟了新的可能性：从现在起，我们可以基于对人类大脑连接方向的稳健赋值开展工作。
引用
@article{arxiv.1609.09036,
title = {High-Resolution Directed Human Connectomes and the Consensus Connectome Dynamics},
author = {Balázs Szalkai and Csaba Kerepesi and Bálint Varga and Vince Grolmusz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.09036},
year = {2016}
}