神经影像研究的图景
社会与信息网络
2019-01-24 v1 应用统计
摘要
随着神经影像领域的不断发展，领域内科学家往往难以获取并维持对其瞬息万变之研究图景的细致理解。尽管合作与引文网络能凸显领域内的重要贡献，但具体研究领域的角色及其相互关系仍可能相当不透明。在此，我们应用网络科学的技术，绘制过去十年间发表于 NeuroImage 期刊的神经影像研究图景。我们构建了一个网络，其中节点代表研究主题，边表示这些主题被共同涵盖的程度。该网络呈现出小世界结构，其社区以共同的成像模态与医学应用为特征，并由桥接这些不同子领域的连边整合。借助节点级分析，我们量化了个体主题在神经影像图景中的结构角色，发现结构 MRI 子领域内的高度聚集，以及与精神病学相关主题参与度的上升。某一主题的总体流行度与其邻域的流行度无关，但某一主题随时间变得更为或较不流行之程度，与其邻域流行度的变化强烈相关。总体而言，本工作提出了一个连贯的模型，用以在整体领域、宽泛子领域及具体主题层面理解神经影像研究的图景。
引用
@article{arxiv.1806.03211,
title = {The landscape of NeuroImage-ing research},
author = {Jordan D. Dworkin and Russell T. Shinohara and Danielle S. Bassett},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.03211},
year = {2019}
}