Principal networks.
Principal networks.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0060997
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Clark CA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Clayden JD;Dayan M;Clark CA
大脑连接的图形表示最近引起了很多兴趣，但是将此类图划分为连接的子网络的现有方法在神经影像学背景下存在许多局限性。这是一个重要的问题，因为大多数认知功能预计会涉及某些但不是所有的大脑区域。在本文中，我们概述了一种将图分解为连贯的“主要网络”的简单方法，该方法可以基于任何区域间关联的度量。该技术基于关联矩阵的特征分解，并且与主成分分析密切相关。我们使用皮质厚度和扩散纤维束成像数据演示了该技术，表明出现的子网络是稳定的、有意义的和可重复的。网络成本和效率的图论测量可以针对每个主要网络单独计算。与其他一些方法不同，所有可用的连接信息都会被考虑在内，并且顶点可能不会出现在子网中，也可能出现在多个子网中。在某些情况下，还可以获得每个主要网络的逐个主题的“分数”，并且与感兴趣的人口统计或认知变量相关。
Graph representations of brain connectivity have attracted a lot of recent interest, but existing methods for dividing such graphs into connected subnetworks have a number of limitations in the context of neuroimaging. This is an important problem because most cognitive functions would be expected to involve some but not all brain regions. In this paper we outline a simple approach for decomposing graphs, which may be based on any measure of interregional association, into coherent “principal networks”. The technique is based on an eigendecomposition of the association matrix, and is closely related to principal components analysis. We demonstrate the technique using cortical thickness and diffusion tractography data, showing that the subnetworks which emerge are stable, meaningful and reproducible. Graph-theoretic measures of network cost and efficiency may be calculated separately for each principal network. Unlike some other approaches, all available connectivity information is taken into account, and vertices may appear in none or several of the subnetworks. Subject-by-subject “scores” for each principal network may also be obtained, under certain circumstances, and related to demographic or cognitive variables of interest.
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