基于拓扑推断的脑卒中后失语亚型脑网络分析
统计方法学
2023-11-06 v1 定量方法
摘要
持续同调（PH）通过持久性特征刻画脑网络的形状。来自脑网络的持久性特征的组间比较具有挑战性，因为它们本质上是异质的。近期通过热扩散的持久图（PD）尺度空间表示，利用关于域的 Laplace-Beltrami（LB）特征函数展开的有限个傅里叶系数进行重参数化，为 PD 的组间比较提供了强大的向量化代数表示。在本研究中，我们推进了一种基于转置的置换检验，通过 PD 的热扩散估计来比较多组 PD。我们评估了谱转置检验在捕获由拓扑噪声与洞位置统计变异引起的组内与组间相似及不相似方面的经验性能。我们还阐释了该方法如何通过静息态功能脑网络的 PD 对脑卒中后失语个体进行亚型划分，自然地扩展为一种聚类方案。
引用
@article{arxiv.2311.01625,
title = {Topological inference on brain networks across subtypes of post-stroke aphasia},
author = {Yuan Wang and Jian Yin and Rutvik H. Desai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.01625},
year = {2023}
}