代理辅助的加权功能脑网络分析
神经元与认知
2014-08-27 v1 医学物理
摘要
复杂脑网络的图论分析是一个快速发展的领域，对神经科学及相关临床研究具有重要影响。然而，由于存在多种混杂变量，对特别是功能脑网络进行可靠且有意义的表征是一项重大挑战。针对这一问题，我们提出了一种针对加权网络的分析方法，该方法利用保留边权重或顶点强度的代理网络。我们首先考察加权网络的特征是否受到边权重或顶点强度的平凡属性（例如它们的标准差）的影响。如果是，则通过对相应网络特征进行适当的代理归一化来有效分离这些影响。我们通过以时间分辨方式重新检查癫痫患者和对照受试者在不同行为状态下源自同步 EEG/MEG 记录的加权功能脑网络，展示了这一方法。我们表明，这种代理辅助分析方法揭示了关于这些网络的补充信息，有助于对其解释，从而防止得出不恰当的结论。
引用
@article{arxiv.1408.6079,
title = {Surrogate-assisted analysis of weighted functional brain networks},
author = {Gerrit Ansmann and Klaus Lehnertz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1408.6079},
year = {2014}
}