The effects of connection reconstruction method on the interregional connectivity of brain networks via diffusion tractography.
The effects of connection reconstruction method on the interregional connectivity of brain networks via diffusion tractography.
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DOI：
10.1002/hbm.21332
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发表时间：
2012-08
影响因子：
4.8
通讯作者：
Hu X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li L;Rilling JK;Preuss TM;Glasser MF;Hu X
通过弥散纤维束成像估计大脑的区域间结构连接是一个复杂的过程，所选择的参数会影响连接矩阵的结果。在这里，我们研究了不同连接重建方法对大脑连接网络的影响。具体而言，我们将三种连接重建方法应用于同一组弥散MRI数据，从深部白色物质（方法#1，M1）、灰质/白色物质界面（M2）和灰质/白色物质界面（M3）开始跟踪，其中阈值化束体积而不是连接概率作为连接指数。然后计算小世界特性、枢纽识别和连接模式中的半球不对称性，并在不同方法之间进行比较。尽管在不同的方法之间的图论测量中存在中度到高度的相关性，但在小世界指数，确定的枢纽和半球不对称性方面观察到显着差异，突出了重建方法对网络参数的重要性。与之前的报道一致，左楔前叶在所有三种方法中都被确定为枢纽区域，这表明它在大脑网络中具有突出的作用。
Estimating the interregional structural connections of the brain via diffusion tractography is a complex procedure and the parameters chosen can affect the outcome of the connectivity matrix. Here, we investigated the influence of different connection reconstruction methods on brain connectivity networks. Specifically, we applied three connection reconstruction methods to the same set of diffusion MRI data, initiating tracking from deep white matter (method #1, M1), from the gray matter/white matter interface (M2), and from the gray /white matter interface with thresholded tract volume rather than the connection probability as the connectivity index (M3). Small-world properties, hub identification, and hemispheric asymmetry in connectivity patterns were then calculated and compared across methods. Despite moderate to high correlations in the graph-theoretic measures across different methods, significant differences were observed in small-world indices, identified hubs, and hemispheric asymmetries, highlighting the importance of reconstruction method on network parameters. Consistent with the prior reports, the left precuneus was identified as a hub region in all three methods, suggesting it has a prominent role in brain networks.
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影响因子：
4.3
作者：
Achard S;Bullmore E
通讯作者：
Bullmore E
DOI：
10.1098/rstb.2005.1639
发表时间：
2005-05-29
影响因子：
6.3
作者：
Parker, GJM;Alexander, DC
通讯作者：
Alexander, DC
影响因子：
5.7
作者：
Iturria-Medina, Yasser;Sotero, Roberto C.;Melie-Garcia, Lester
通讯作者：
Melie-Garcia, Lester
影响因子：
3.7
作者：
Felleman, Daniel J.;Van Essen, David C.
通讯作者：
Van Essen, David C.
DOI：
10.1073/pnas.0601602103
发表时间：
2006-06-06
影响因子：
11.1
作者：
Newman, M. E. J.
通讯作者：
Newman, M. E. J.