中风后人类脑网络的时间连接特征
神经元与认知
2022-04-26 v1 定量方法
应用统计
摘要
中风后可塑性是由脑功能重组引发的复杂现象，尤其在病灶周围组织中。在宏观尺度上，受影响半球内分离性的重建与半球间整合已在脑网络重构中被广泛记录。然而，产生此类全局网络改变的局部连接机制仍大未知，其更好预测患者预后的潜力亦未明。为解决此问题，时间必须作为问题的形式变量而非简单重复观测。此处我们假设，如模块间边与模块内三角形等基本连接块的时间形成足以决定中风后大规模脑重组。为验证假设，我们采用基于时间指数随机图模型（tERGMs）的统计方法。首先，在模拟中风后重构过程的合成时变网络上验证总体性能。然后，利用静息态脑活动的纵向功能连接测量，我们表明受影响半球内三角形与半球间链接的形成足以重现中风后2周至1年的纵向脑网络变化。最后，我们显示这些时间连接机制在亚急性期较健康对照过度表达，并分别预测皮质下与皮质损伤患者的慢性语言与视觉预后，而静态方法未能做到。结果表明建模动态复杂系统时考虑时变连接属性的重要性，并为中风恢复的网络机制提供新见解。
引用
@article{arxiv.1907.10009,
title = {Temporal connection signatures of human brain networks after stroke},
author = {Catalina Obando and Charlotte Rosso and Joshua Siegel and Maurizio Corbetta and Fabrizio De Vico Fallani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.10009},
year = {2022}
}