人类大脑共识连接组动力学的鲁棒性与双重优先连接模拟
神经元与认知
2016-10-17 v1
摘要
公开可用的人脑扩散磁共振成像数据的数量和质量不断增加，使得以前无法想象的大脑研究成为可能。共识连接组动力学（CCD）是一个显著现象，通过持续降低 Budapest 参考连接组服务器（\url{http://connectome.pitgroup.org}）图形界面中的最小置信度参数而被发现。Budapest 参考连接组服务器以频率参数 k 描绘了 n=418 名受试者的大脑连接：对于任意 k=1,2,...,n，可以查看至少出现在 k 个连接组中的边的图。若参数 k 从 k=n 逐个递减至 k=1，则图中会出现越来越多的边，因为包含条件被放宽。令人惊讶的是，边的出现远非随机：它类似于一个生长的复杂结构，如树或灌木（可视化于 \url{https://www.youtube.com/watch?v=yxlyudPaVUE}）。此处我们检验了 CCD 现象的鲁棒性，并表明它几乎不依赖于底层个体连接组集合的特定选择，从而产生 CCD 现象。这一结果表明 CCD 现象极有可能是人脑的生物学属性，而不仅仅是所检查数据集的属性。我们还提出了一种能很好地描述 CCD 结构增长的模拟：在我们的随机图模型中，发现双重优先连接分布可以模仿 CCD：新边出现的概率与新边两端点的度数之和成正比。
引用
@article{arxiv.1610.04568,
title = {The Robustness and the Doubly-Preferential Attachment Simulation of the Consensus Connectome Dynamics of the Human Brain},
author = {Balázs Szalkai and Vince Grolmusz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.04568},
year = {2016}
}