Whole brain functional connectivity using phase locking measures of resting state magnetoencephalography.
Whole brain functional connectivity using phase locking measures of resting state magnetoencephalography.
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DOI：
10.3389/fnins.2014.00141
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发表时间：
2014
影响因子：
4.3
通讯作者：
Huppert TJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schmidt BT;Ghuman AS;Huppert TJ
自发功能连接（sFC）的分析揭示了大脑区域之间的统计连接与大脑内的潜在功能通信网络一致。在这项工作中，我们描述了一个完整的全对全的网络分析从脑磁图（MEG）的静息状态神经元活动的实施。使用图论来定义网络在偶极子水平，我们建立了功能定义的区域，通过k均值聚类皮质表面位置使用特征向量中心性（EVC）分数从所有到所有的邻接模型。排列测试用于估计与空房间数据相比具有统计学显著连接的区域，其调整由MEG逆问题引入的空间依赖性。为了测试这个模型，我们进行了一系列的数值模拟调查的MEG重建的连接估计的影响。随后，我们将该方法应用于受试者数据，以研究我们的方法在获得全脑网络方面的有效性。我们的研究结果表明，我们的模型提供了功能区域网络的统计稳健的估计。我们的锁相网络方法的应用真实的数据产生的网络与以前发表的研究结果类似的连接，具体地说，我们发现弓状神经束的对侧区域之间的连接，以前已经调查。使用数据驱动的方法进行神经科学研究，为研究人员识别和表征全脑功能连接网络提供了一种新的工具。
The analysis of spontaneous functional connectivity (sFC) reveals the statistical connections between regions of the brain consistent with underlying functional communication networks within the brain. In this work, we describe the implementation of a complete all-to-all network analysis of resting state neuronal activity from magnetoencephalography (MEG). Using graph theory to define networks at the dipole level, we established functionally defined regions by k-means clustering cortical surface locations using Eigenvector centrality (EVC) scores from the all-to-all adjacency model. Permutation testing was used to estimate regions with statistically significant connections compared to empty room data, which adjusts for spatial dependencies introduced by the MEG inverse problem. In order to test this model, we performed a series of numerical simulations investigating the effects of the MEG reconstruction on connectivity estimates. We subsequently applied the approach to subject data to investigate the effectiveness of our method in obtaining whole brain networks. Our findings indicated that our model provides statistically robust estimates of functional region networks. Application of our phase locking network methodology to real data produced networks with similar connectivity to previously published findings, specifically, we found connections between contralateral areas of the arcuate fasciculus that have been previously investigated. The use of data-driven methods for neuroscientific investigations provides a new tool for researchers in identifying and characterizing whole brain functional connectivity networks.
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影响因子：
4.3
作者：
de Haan W;Mott K;van Straaten EC;Scheltens P;Stam CJ
通讯作者：
Stam CJ
DOI：
10.1126/science.1171402
发表时间：
2009-05-29
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Gregoriou GG;Gotts SJ;Zhou H;Desimone R
通讯作者：
Desimone R
影响因子：
--
作者：
DWASS, M
通讯作者：
DWASS, M
影响因子：
6.9
作者：
Fornito, Alex;Bullmore, Edward T.
通讯作者：
Bullmore, Edward T.
影响因子：
5.7
作者：
Ghuman, Avniel Singh;McDaniel, Jonathan R.;Martin, Alex
通讯作者：
Martin, Alex