是图论中用来衡量网络结构的两个重要指标。
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目前,基于图论的复杂脑网络分析技术是当前脑科学研究的热点,在脑科学领域的应用是复杂脑网络理论的一个重要分支。不论你的研究技术采用的是EEG、MEG、fMRI还是DTI,不论你研究的正常的大脑高级认知过程还是诸如精神分裂等疾病的脑功能/结构异常变化,复杂脑网络技术都可以作为一个十分强大的分析工具应用于上述情况。目前,大量的研究成果已经证明,大脑既不是一个完全的随机网络(random network),也不是一个完全的有序网络(regular network),而是具有“经济性的”小世界网络特性。所谓的小世界网络(Small-word network),是指其具有较小的特征路径长度L和较大的聚类系数C,换句话说,小世界网络的L、C处于有序网络和随机网络之间。由于运用复杂脑网络分析技术需要一定的数学基础和对图论较好的理解,使得很多研究者对复杂脑网络理论望而却步。这里,小编以较为通俗的语言给大家介绍几个复杂脑网络分析中的常用指标,以期和大家共同学习、共同进步。
自小世界网络的概念被首次使用高聚类系数和短路径长度的结合被定量定义以来,已经过去了将近20年;大约10年前,作为连接组学新领域快速发展的一部分,这种复杂网络拓扑度量开始广泛应用于神经影像和其他神经科学数据的分析。本文简要回顾了图论方法和小世界网络生成的基本概念,并详细考虑了最近使用高分辨率轨迹追踪方法绘制猕猴和小鼠解剖网络的研究的意义。在本文章中需要区分二进制或未加权图的拓扑分析和加权图的拓扑之间的重要方法区别,前者在过去为脑网络分析提供了一种流行但简单的方法,后者保留了更多的生物学相关信息,更适合于先进的图分析和其他成像研究中出现的越来越复杂的脑连接数据。最后,本文强调了加权小世界进一步发展的一些可能的未来趋势,将此作为哺乳动物皮层各区域之间强弱联系的拓扑和功能价值研究的一部分进行了更深更广泛的讨论。本文发表在The Neuroscientist杂志。
关于【数据分析小组】的事宜请见文末。 最近在撸复杂网络,刚刚入门,把总结的一些信息跟大家分享一下: 一、什么是复杂网络 复杂网络就是比较复杂的网络(-_-!!),比如人际关系网: (我也不知道什么电
目前,很多的研究似乎已经表明,精神分裂症(schizophrenia, SZ)的症状并不是单单某一个脑区出现了异常,而是由于不同脑区的功能连接或者说是信息交流出现了故障。之前的研究者采用ERP技术对SZ患者在听觉Oddball任务中的ERP成分进行了较为系统的研究,发现SZ患者表现出显著的P300异常。但是,在听觉Oddball任务中SZ患者的皮层或溯源空间上的脑功能连接网络的特性及其与患者临床症状评分之间关系目前研究的比较少。来自韩国的研究团队曾在《Schizophrenia Research》杂志发表研究论文,对上述问题进行了系统研究。因此,笔者在这里对该项研究进行解读和剖析,希望对大家有帮助和启示。
一、研究背景 按照传统的定义方法,神经系统软体征(Neurological Soft Signs, NSS)被定义为一组轻微的神经系统功能障碍体征,其常见于精神分裂症(Schizophrenia, SZ),当然其他精神疾病甚至正常人也会表现出NSS。在精神分裂症患者中,NSS主要表现为运动、感觉功能的异常。但是,NSS的神经机制目前似乎并不十分清楚。借助神经成像技术,越来越多的证据表明NSS与一些特定脑区的功能或形态异常密切相关。比如说,一些结构MRI研究表明,精神分裂症的NSS与前额叶、颞叶、丘脑、小脑等脑区的灰质形态特征相关。此外,越来越多的研究表明精神分裂症表现出异常的功能和结构连接异常,但是目前似乎很少有研究对精神分裂症的脑结构网络异常与NSS之间的联系展开探索。近期,一篇发表在《Schizophrenia Bulletin》杂志的题目为《Neurological Soft Signs and Brain Network Abnormalities in Schizophrenia》的研究论文对上述问题进行了研究,该研究利用图论方法对基于灰质形态构建的结构脑网络特征与NSS之间的关系展开研究。本文对该研究进行解读。
具有阳性家族史的精神分裂症被称为家族性精神分裂症(familial-schizophrenia, PFS),家族性精神分裂症被认为是更多由遗传因素引起的,而具有阴性家族史的精神分裂被称为散发性精神分裂症(sporadic -schizophrenia, PSS),散发性精神分裂症被认为是更多由环境因素引起的。前人的研究表明,家族性精神分裂症和散发性精神分裂症临床症状存在一定差异[1, 2];此外,结构磁共振研究表明,与健康对照组和散发性精神分裂症患者相比,家族性精神分裂症患者具有更低的丘脑灰质密度[3]。但是,两种精神分裂症脑功能网络是否存在差异呢?本文主要根据参考文献[4]整理而成,文献[4]采用静息态磁共振技术,主要对家族性精神分裂症和散发性精神分裂症患者的脑功能网络及其拓扑结构进行了研究,以揭示两者之间的脑功能差异。笔者在这里对这篇文章的分析方法和结果进行剖析,希望各位朋友从中有所启发,对大家的研究有所帮助。
典型的网络是由节点与连接两节点的边组成,现实生活存在大量复杂系统可通过网络加以描述,比如社交网络、电力网络、交通网络等。
全称 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG),是计算机图形学领域仅次于TOG (ACM Transactions on Graphics) 的顶级期刊
阅读领域相关文献和学习名校课程能帮助我们很好的构建系统性深度学习的知识体系。新建《深度学习进阶课程》专栏,后续将从CS224w开始,陆续添加各名校深度学习课程的学习笔记。
你总是要先扛过沮丧的今天,才有真实可期的明天.成年人的世界向来没有容易二字.总有一个时刻,在你或长或短的生命里,一定至少有一个夜晚,你站在窗前,看着窗外的世界,觉得无比沮丧,但是你可以选择拥抱光明,允许自己有沮丧和疲惫的权利,但不忘保持战斗力.嘴上喊着丧,却没有停止脚步,唯有化沮丧为力量,坚持向前走,才能将今日的丧,蜕变成明日的喜.这就是平凡如你的不平凡之处.
人脑的连接是复杂的,包括功能连接和结构连接。基于图论的分析已经成为分析脑成像数据的一种强大而流行的方法,这主要是因为它有可能定量地阐明网络、结构和功能的静态结构、随时间变化的动态行为组织以及与疾病相关的脑变化。创建脑网络的第一步是定义连接它们的节点和连边,本文回顾了许多定义脑节点的方法,包括固定的节点和数据驱动的节点。扩展了大多数静息态/单模态脑连接研究的视角,阐述了构建动态和多模态脑网络的先进方法以及这些方法的性能。展示了来自健康对照组和精神疾病患者的模拟的和真实数据的结果。最后,概述了这些不同技术的优势和挑战。通过对近年来基于图论的脑成像数据分析研究的总结和考察,为探索复杂脑网络提供了新的有力工具。本文发表在Proceedings of the IEEE杂志。
深度神经网络由神经元组成,组织成层并相互连接,通过计算图捕捉其架构,其中神经元表示为节点,有向边连接不同层神经元。神经网络性能取决于其架构,但目前对神经网络精度与底层图结构之间的关系尚缺乏系统理解。这直接影响到设计更高效和更精确的架构,并可告知新的硬件架构设计。建立神经网络架构与它精度之间的关系具有重要科学和实际意义,但尚不清楚如何将神经网络映射到图。计算图表示有许多局限性,如缺乏通用性、与生物学/神经科学脱节等。
摘要:由弥散磁共振成像(dMRI)衍生的大脑结构网络反映了大脑区域之间的白质连接,可以定量描述整个大脑的解剖连接模式。结构性脑连接组的发展导致了大量dMRI处理包和网络分析工具箱的出现。然而,基于dMRI数据的全自动网络分析仍然具有挑战性。在这项研究中,我们开发了一个名为“扩散连接组管道”(DCP)的跨平台MATLAB工具箱,用于自动构建大脑结构网络并计算网络的拓扑属性。该工具箱集成了一些开发的软件包,包括 FSL、Diffusion Toolkit、SPM、Camino、MRtrix3和MRIcron。它可以处理从任意数量的参与者那里收集的原始dMRI数据,并且还与来自HCP和英国生物样本库等公共数据集的预处理文件兼容。此外,友好的图形用户界面允许用户配置他们的处理管道,而无需任何编程。为了证明DCP的能力和有效性,使用DCP进行了两次测试。结果表明,DCP可以重现我们之前研究的发现。但是,DCP存在一些局限性,例如依赖 MATLAB 并且无法修复基于度量的加权网络。尽管存在这些局限性,但总体而言,DCP软件为白质网络构建和分析提供了标准化的全自动计算工作流程,有利于推进未来人脑连接组学应用研究。
在网络理论 的研究中,复杂网络是由数量巨大的节点 和节点之间错综复杂的关系共同构成的网络 结构。用数学的语言来说,就是一个有着足够复杂的拓扑 结构特征的图 。复杂网络具有简单网络,如晶格网络 、随机图 等结构所不具备的特性,而这些特性往往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点,与现实中各类高复杂性系统,如的互联网 、神经网络 和社会网络 的研究有密切关系。
在本章中,我们将处理来自在线社交网络的数据,并使用 WS 图对其进行建模。WS 模型像数据一样,具有小世界网络的特点,但是与数据不同,它的节点到节点的邻居数目变化很小。
评估海马硬化(hippocampal sclerosis,HS)的严重程度是否跟大尺度水平的脑网络水平改变有关。本文发表由宾夕法尼亚大学Bassett等在Neurology杂志。
本文是其中第二篇,介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问:https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
经颅直流电刺激(tDCS)是一种无创的非侵入式神经调控技术,其可以通过微弱的直流电调控皮层神经元的兴奋性。大量的动物和人体实验已经表明tDCS可以引起极性特定的效应而且这种效应并不仅仅局限于刺激位点,这种效应的潜在神经机制可能是突触强度和连接的变化从而引起神经元兴奋性的变化,最终导致特定网络功能的变化。但是,目前仍旧不清楚tDCS会如何影响不同脑区之间的功能连接以及脑功能网络的拓扑参数。来自意大利研究团队曾在NeuroImage杂志发表题目为《Assessing cortical synchronization during transcranial direct current stimulation: A graph-theoretical analysis》的研究论文,对上述问题进行了系统研究。本文对该篇文章进行解读,希望对大家有帮助。
多模态磁共振成像(MRI)通过促进对大脑跨多尺度和活体大脑的微结构、几何结构、功能和连接组的分析,加速了人类神经科学。然而,多模态神经成像的丰富性和复杂性要求使用处理方法来整合跨模态的信息,并在不同的空间尺度上整合研究结果。在这里,我们提出了micapipe,一个开放的多模态MRI数据集的处理管道。基于符合bids的输入数据,micapipe可以生成i)来自扩散束造影的结构连接组,ii)来自静息态信号相关性的功能连接组,iii)量化皮层-皮层邻近性的测地线距离矩阵,以及iv)评估皮层髓鞘代理区域间相似性的微观结构轮廓协方差矩阵。上述矩阵可以在已建立的18个皮层包裹(100-1000个包裹)中自动生成,以及皮层下和小脑包裹,使研究人员能够轻松地在不同的空间尺度上复制发现。结果是在三个不同的表面空间上表示(native, conte69, fsaverage5)。处理后的输出可以在个体和组层面上进行质量控制。Micapipe在几个数据集上进行了测试,可以在https://github.com/MICA-MNI/micapipe上获得,使用说明记录在https://micapipe.readthedocs.io/,并可封装作为BIDS App http://bids-apps.neuroimaging.io/apps/。我们希望Micapipe将促进对人脑微结构、形态、功能、和连接组的稳健和整合研究。
只有你拥有使用图形分析的技巧,并且图形分析能快速提供你需要的见解时,它才具有价值。因而最好的图形算法易于使用,快速执行,并且产生有权威的结果。
神经影像学证据提示双相障碍(BD)的结构网络水平异常;然而,由于样本量的限制和临床异质性的限制,目前的文献中仍然存在一些矛盾的结果。在这项研究中,我们对109名BD1型受试者和103名精神健康志愿者的结构和扩散加权磁共振成像数据进行了横断面多中心研究,以评估BD患者神经解剖学连接障碍的程度。全脑指标、基于排列的统计数据和高度连接节点的连通性被用来比较双相障碍患者与对照组的网络级连通性模式。与健康对照组相比,BD组表现出较长的特征路径长度、弱连接的左额颞网络和增加的富俱乐部连接障碍。我们的多位点研究揭示了双相情感障碍患者的情感和奖励网络连接障碍,并可能指导全球更大规模的研究,以了解人类大脑结构如何影响双相情感障碍患者的情绪调节。
图结构:是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中,任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的,图中任意元素之间都可能相关。
题目:Link prediction techniques, applications, and performance: A survey
题目:Link prediction techniques, applications, and performance: A
从图中提取特征与从正常数据中提取特征完全不同。图中的每个节点都是相互连接的,这是我们不能忽视的重要信息。幸运的是,许多适合于图的特征提取方法已经创建,这些技术可以分为节点级、图级和邻域重叠级。在本文中,我们将研究最常见的图特征提取方法及其属性。
大脑的结构连通性通常是通过将其观察减少到单一的空间分辨率来研究的。然而,大脑拥有一个组织在多个尺度上彼此连接丰富的架构。我们利用五种不同分辨率重建的健康受试者数据集探索了人类连接组的多尺度组织。我们发现,当观察的分辨率随着解剖区域的分级粗粒化而逐渐降低时,人类大脑的结构仍然是自相似的。引人注目的是,一个距离不是欧几里德的几何网络模型预测了连接组的多尺度特性,包括自相似性。该模型依赖于几何重正化(GR)协议的应用,该协议通过粗粒度和在短的相似距离上平均来降低分辨率。
本文主要介绍了如何对采集到的曲线数据进行分类,包括基于时间序列的数据处理、基于聚类的数据处理以及基于机器学习的曲线分类。文章还介绍了这些方法的优缺点以及适用场景,并给出了相应的代码示例。
今天给大家介绍的是来自斯坦福大学的Jure Leskovec课题组发表在ICML2020上的文章” Graph Structure of Neural Networks”。在本文中,作者系统地研究了神经网络的图结构如何影响其预测性能,并提出了一种新的基于图的神经网络表示方法称为“关系图”。
自诞生之初,人类就对大脑中发生的事情充满好奇。功能磁共振成像是一种重要的工具,它有助于无创地检查、定位和探索大脑的语言、记忆等功能。近年来,神经科学研究的焦点明显转向了“静息态”下的大脑研究。重点是在没有任何感官或认知刺激的情况下大脑内部的内在活动。对静息态下大脑功能连接的分析揭示了不同的静息态网络,这些网络描述了特定的功能和不同的空间拓扑结构。虽然不同的统计方法被引入到静息态功能磁共振成像连接性的研究中,但得到了一致的结果。在本文中,我们详细介绍了静息态功能磁共振成像的概念,然后讨论了三种最广泛使用的分析方法、描述了几种具有脑区特征的静息态网络及相关认知功能、静息态功能磁共振成像的临床应用。本综述旨在强调静息态功能磁共振成像连接性研究的实用性和重要性,强调其与基于任务的功能磁共振成像的互补性质。本文发表在The Neuroradiology杂志。
复杂系统无处不在。无论是连接城市的庞大道路网络,还是社交媒体平台上错综复杂的社交关系网络,网络在塑造我们的世界中发挥着重要作用。在本文中,我们将探讨复杂系统的概念以及网络是如何成为其运行核心的。
在快速增长的学术大数据背景下,社交网络技术最近引起了学术界和工业界的广泛关注。学术社会网络的概念正是在学术大数据的背景下产生的,指的是由学术实体及其关系形成的复杂的学术网络。有大量的学术大数据处理方法来分析学术社交网络丰富的结构类型和相关信息。现在各种学术数据都很容易获取,这让我们更容易分析和研究学术社交网络。本研究调查了学术社交网络的背景、现状和趋势。我们首先阐述了学术社会网络的概念和相关研究背景。其次,基于节点类型和时效性分析模型。第三,我们回顾分析方法,包括相关的指标,网络属性,和可用的学术分析工具。此外,我们还梳理了一些学术社交网络的关键挖掘技术。最后,我们从行动者、关系和网络三个层面系统地回顾了该领域具有代表性的研究任务。此外,还介绍了一些学术社交网站。本调查总结了当前的挑战和未解决的问题。
通过对用电负荷的消费者进行聚类,我们可以提取典型的负荷曲线,提高后续用电量预测的准确性,检测异常或监控整个智能电网(Laurinec等人(2016),Laurinec和Lucká( 2016))。第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。
脑连接体拓扑结构异常是重度抑郁障碍(MDD)病理机制的基础。然而,越来越多的证据只关注脑灰质中的功能组织,而忽略了已被证实具有可靠稳定拓扑组织的白质中的功能信息。本研究旨在从一个新的视角-白质WM功能连接组拓扑结构来表征MDD的功能模式中断。我们对发现的91例未服药MDD患者和225例健康对照(HC)和复制样本(34例未服药MDD患者和25例HC)进行了病例对照、横断面静息状态功能磁共振成像研究。在128个解剖区域构建WM功能网络,并使用基于图论的方法分析其全局拓扑性质(如小世界性)。在系统层面,普遍存在的小世界架构和局部信息处理能力在未服药的MDD患者中可检测到,但不如在HC中显著,这意味着MDD白质功能连接体向随机化转变。在一个独立样本中得到了一致的结果。在临床应用中,发现样本中WM功能连接组的小世界拓扑对疾病严重程度有预测作用(汉密尔顿抑郁量表)(r = 0.34, p = 0.001)。此外,基于拓扑的分类模型可以推广用于区分复制样本中的MDD患者和HC(准确率,76%;敏感性,74%;特异性,80%)。我们的结果强调了可复制的拓扑移位的WM功能连接组结构,并提供了可能的临床应用,其中包括最佳小世界拓扑作为MDD患者分类和预测的潜在神经标志物。
来源:软件定义世界 本文长度为2877字,建议阅读6分钟 本文为你分析如何选择机器学习的各种方法。 每当提到机器学习,大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕,觉得无从下手。确实,机器学习的各种套路确实不少,但是如果掌握了正确的路径和方法,其实还是有迹可循的,这里我推荐SAS的Li Hui的这篇博客,讲述了如何选择机器学习的各种方法。 另外,Scikit-learn 也提供了一幅清晰的路线图给大家选择: 其实机器学习的基本算法都很简单,下面我们就利用二维数据和交互图形来看看机器学习中的一些基本算法以
聚类分析将关系密切的研究对象聚合到一个小的分类单位,关系疏远的聚合到一个大的分类单位,直到把所有的聚合完毕,并形成一个分群图(谱系图)描绘不同研究对象之间的类似程度差异。其中,对样品的分类称为Q型聚类分析,对变量的分类称为R型聚类分析。
背景:人脑是一个复杂的网络,它无缝地表现出行为和认知。该网络由直接或间接调节大脑区域之间通信的神经元组成。在这里,我们展示了多层/多路网络分析如何提供一个合适的框架来揭示结构连接(SC)的吞吐量,以调节信息传输,从而产生功能连接(FC)。
本发明涉及数据挖掘技术领域,尤其涉及一种基于Louvain算法的社区发现方法及一种基于Louvain算法的社区发现系统
又称系统聚类分析,先将每一个样本看作一类,然后逐渐合并,直至合并为一类的一种合并法,层次聚类分析的优点很明显,他可对样本进行聚类,样本可以为连续或是分类变量,还可以提供多种距离测量方法和结果表示的方法。
近年来,图神经网络掀起了将深度学习方法应用于图数据分析的浪潮。不过其作为一门古老的认识世界的方法论,人们对于图数据表征技术的研究从很早以前就开始了。
现实世界中的许多网络,包括社交网络在内,具有“小世界属性”,即节点之间的平均距离,以最短路径上的边数来衡量,远远小于预期。
大家好,这次给大家分享一篇2020年3月发表在J. Cell. Physiol杂志上的文章,影响因子4.522。同样是非癌症类的文章,重点研究成骨细胞分化中起到功能性作用的lncRNA。
前言 随着近几年关于复杂网络(Complex network)理论及其应用研究的不断深入,已有大量关于复杂网络的文章发表在Science,ature,RL,NAS等国际一流的刊物上,侧面反映了复杂网络已经成为物理界的一个新兴的研究热点。人们开始尝试应用这种新的理论工具来研究现实世界中的各种大型复杂系统,其中复杂系统的结构以及系统结构与系统功能之间的关系是人们关注的热点问题。[1] 在自然界中存在的大量复杂系统都可以通过形形色色的网络加以描述。一个典型的网络是由许多节点与节点之间的连边组成,其中节点用
静息态功能磁共振成像(fMRI)突出了在没有任务或刺激的情况下大脑活动的丰富结构。在过去的二十年里,人们一直致力于研究功能连接(FC),即大脑不同区域之间的功能相互作用,这在很长一段时间内被认为是静止的。直到最近,FC的动态行为才被揭示,表明在自发fMRI信号波动的相关模式之上,不同脑区之间的连接在一个典型的静息态fMRI实验中表现出有意义的变化。因此,大量的工作被用来评估和表征动态FC(dFC),并探索了几种不同的方法来确定相关的FC波动。同时,关于dFC的性质提出了几个问题,只有回到神经起源,才会引起人们的兴趣。为了支持这一点,建立了与脑电图(EEG)记录、人口统计学和行为数据的相关性,并探索了各种临床应用,其中可初步证明dFC的潜力。在本文中,我们旨在全面描述迄今为止提出的dFC方法,并指出我们认为对该领域未来发展最有希望的方向。讨论了dFC分析的优点和缺陷,帮助读者通过可用的方法和工具的复杂网络来确定自己的方向。本文发表在Neuroimage杂志
图论和网络科学工具揭示了静息状态脑电分析中脑功能组织的基本机制。然而,仍不清楚几个方法学方面如何可能使重构的功能网络的拓扑产生偏差。在此背景下,文献显示所选分段的长度不一致,阻碍了不同研究结果之间的有意义的比较。本研究的目的是提供一种不受分段长度对功能连通性和网络重建影响的网络方法。采用不同时间间隔(1、2、4、6、8、10、12、14和16s)对18名健康志愿者的静息状态脑电图进行相位滞后指数(PLI)和振幅包络相关(AEC)测量。通过计算加权聚类系数(CCw)、加权特征路径长度(Lw)和最小生成树参数(MST)对网络拓扑进行评估。分析在电极和源空间数据上进行。电极分析结果显示,PLI和AEC的平均值都随着分段长度的增加而降低,PLI在12s和AEC在6s有稳定的趋势。此外,CCw和Lw表现出非常相似的行为,基于AEC的指标在稳定性方面更可靠。一般来说,MST参数在短时间内稳定,特别是基于PLI的MST (1-6 s,而AEC为4-8 s)。在源水平,结果更加可靠,基于PLI的MST的结果稳定可以达到1 s。这表明,PLI和AEC都依赖于分段长度,这对重建的网络拓扑结构有影响,特别是在电极上。源水平的MST拓扑对分段长度的差异不敏感,因此可以对不同研究的脑网络拓扑进行比较。本文发表在Journal of Neural Engineering杂志。
时间序列的聚类在时间序列分析中是非常重要的课题,在很多真实工业场景中非常有用,如潜在客户的发掘,异常检测,用户画像构建等。不同于一般样本聚类方式,时间序列因为其独特的时变特性,很多研究者都在探寻如何对其轨迹进行聚类。
前面已经陆续分享了几篇关于机器学习的博客,相信刚接触这个领域的朋友们肯定是比较感兴趣的,那么本篇博客让博主为大家介绍一些关于机器学习常见的面试题吧~
1)聚类的核心概念是相似度(similarity)或距离(distance),有多种相似度或距离的定义。因为相似度直接影响聚类的结果,所以其选择是聚类的根本问题。
大脑是昂贵的,相对于身体大小而言,大脑会产生高昂的物质和代谢成本,而脑网络可以通过改变组织形式来减少这些成本。但是,脑网络连接组也有很高的拓扑效率、鲁棒性、模块化和连接hub的“富人俱乐部”,这些和其他有利的拓扑特性都有可能增加布线成本(即脑网络连接的物理成本)。作者认为,大脑组织是在最小化成本和最有价值的拓扑模式之间进行经济性权衡决定的。随着脑网络的发展,在增长和适应不断变化的认知需求中,布线成本和拓扑价值之间权衡取舍的过程将持续进行,无论是在较长(数十年)和较短(毫秒)的时间尺度。对神经精神疾病的经济性分析突显了昂贵的脑网络元素在病理发作或异常发育中的脆弱性。Nature Reviews Neuroscience上的这篇文章,可以加深我们对脑网络组织形式的理解。
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