Počet záznamů: 1  

The Role of Nonlinearity in Computing Graph-Theoretical Properties of Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging Brain Networks

  1. 1.
    SYSNO ASEP0358939
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevThe Role of Nonlinearity in Computing Graph-Theoretical Properties of Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging Brain Networks
    Tvůrce(i) Hartman, David (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
    Hlinka, Jaroslav (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
    Paluš, Milan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
    Mantini, D. (BE)
    Corbetta, M. (IT)
    Zdroj.dok.Chaos. - : AIP Publishing - ISSN 1054-1500
    Roč. 21, č. 1 (2011), art.no 013119
    Poč.str.13 s.
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovacomplex network ; fMRI ; brain connectivity ; nonlinear ; mutual information ; correlation
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    CEP7E08027 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    CEZAV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011)
    UT WOS000289149100019
    EID SCOPUS79953282172
    DOI10.1063/1.3553181
    AnotaceWe present a comparison of network analysis results for the brain connectivity graphs capturing either linear and nonlinear or only linear connectivity using 24 sessions of human resting-state fMRI. For comparison, connectivity matrices for multivariate linear Gaussian surrogate data preserving the correlations, but removing any nonlinearity are generated. Subsequent binarization with multiple thresholds generate graphs corresponding to linear and full nonlinear interactions. The effect of neglecting nonlinearity is then assessed by comparing the values of a range of graph-theoretical measures evaluated for both types of graphs. Statistical comparisons suggest a potential effect of nonlinearity on the local measures - clustering coefficient and betweenness centrality. A subsequent quantitative comparison shows that this effect is practically negligible when compared to the intersubject variability. Further, on the group-average graph level, the nonlinearity effect is unnoticeable.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2012
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.