k-shell 分解揭示人脑的层级皮层组织

近年来，从网络视角理解人脑的尝试层出不穷。网络框架考虑了系统不同部分之间的关系，并能够考察全局和复杂功能如何由网络拓扑涌现。先前工作揭示人脑具有“小世界”特征，且皮层枢纽倾向于相互连接。然而，为充分理解枢纽的拓扑结构，需超越特定枢纽的属性，考察网络的各种结构层。为进一步探讨该问题，我们应用了统计物理与网络理论中已知的 k-shell 分解分析。该分析应用于源自六名被试 MRI\DSI 数据的人皮层网络。此类分析使我们能够描绘皮层连接的详细情况，聚焦于横跨皮层的不同互连层邻域。我们的发现表明，人皮层高度连接且高效，并且与互联网网络不同，不含孤立节点。皮层网络由一个核以及连通性递增的壳层组成，形成单一连通巨分量。所有这些组件根据其连通性轮廓进一步分为三个层级，每个层级反映不同的功能角色。此类模型可解释信息从最低层级到最高层级的高效流动，每一步实现增强的数据整合。在顶端，最高层级（核）作为全局互连集合，并与意识相关区域高度相关，表明核可能作为意识涌现的平台。