网络分辨率对人类新皮层拓扑特性的影响

研究发现,解剖皮层网络的拓扑组织随网络分辨率和稀疏性变化,特别是在540-599个区域(表面积250-275mm²)和稀疏度低于10%的方案中,小世界组织最佳。文章提出了一种基于Ledoit-Wolf 引理的收缩方法,减少统计误差并确定最佳皮质尺度。结果显示,599个区域的皮质尺度较传统地图集方案更优,且与精细尺度(1494个区域)相比,差异不大。研究强调了解剖皮层网络的拓扑组织随分辨率变化的重要性,并提供了一种优化方法。

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来源于文章 Effects of network resolution on topological properties of human neocortex

创新点

解剖皮质网络的拓扑组织随稀疏性和皮质尺度的分辨率而变化,提供了一种新颖的方法——基于Ledoit–Wolf 引理的最新技术来缩小协方差估计值收缩过程对区域之间的协方差进行校正,目的是减少从回归分析得出的均方误差

文章代码地址

基于Desikan–Killiany atlas (Desikan et al., 2006) 模板进行皮层分割,下载地址Desikan–Killiany atlas subParcellation https://github.com/RafaelRomeroGarcia/subParcellation

摘要

图论分析应用于神经影像数据集,为人类新皮质的大规模解剖组织提供了宝贵的见解。这些研究大多数以不同的皮层规模进行,从而导致了具有不同水平的小世

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