人类脑功能网络的标度性质
神经元与认知
2017-02-03 v1 无序系统与神经网络
神经与进化计算
数据分析、统计与概率
摘要
我们研究静息态下人类脑功能网络的标度性质。通过分析网络度分布，我们统计检验其尾部是否以幂律标度。基于最小二乘拟合的初期研究被证明不足以精确估计幂律分布。随后，基于最大似然估计量的方法被提出并应用于解决此问题。然而，尚未形成明确共识，主要因为结果显示出依赖于所用数据集或其分辨率的显著变异性。在本研究中，我们使用来自 Human Connectome Project 的高分辨率数据（10K节点）并考虑网络权重。我们检验了幂律、指数、对数正态和广义帕累托分布。我们的结果表明，统计上通常不支持幂律，而是这些度分布趋向于广义帕累托模型的薄尾极限。这可能对人类脑功能网络中枢纽的数量有影响。
引用
@article{arxiv.1702.00768,
title = {Scaling Properties of Human Brain Functional Networks},
author = {Riccardo Zucca and Xerxes D. Arsiwalla and Hoang Le and Mikail Rubinov and Paul Verschure},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.00768},
year = {2017}
}
备注
International Conference on Artificial Neural Networks - ICANN 2016