Resumen

Como red compleja de muchas regiones cerebrales interconectadas, hay algunas regiones centrales que desempeñan papeles clave en la red estructural del cerebro humano basada en la tecnología T1 y de imágenes de tensor de difusión (DTI). Dado que la mayoría de los estudios sobre el método de localización de nodos en la red cerebral humana completa se centran principalmente en las propiedades locales de cada nodo individual, pero no en las propiedades globales de todos los nodos conectados directamente, en este estudio se propone un nuevo método de localización de nodos basado en el índice de evaluación de la contribución de importancia global. El número de líneas de flujo (NoS) se fusiona con la anisotropía fraccional normalizada (FA) para obtener una bioinformación cerebral más completa. Se construyen la matriz de contribución a la importancia de la región cerebral y el valor de eficiencia de la transferencia de información, respectivamente, y luego, combinando estos dos factores, podemos calcular el valor de importancia de cada nodo y localizar los centros. Aprovechando las características locales y globales de los nodos y la fusión de multi-información de las bioseñales del cerebro humano, los resultados del experimento muestran que este método puede detectar los núcleos cerebrales de forma más precisa y razonable en comparación con otros métodos. Además, el método de localización propuesto se utiliza en el análisis de la conectividad de los nodos cerebrales de pacientes con esquizofrenia y los resultados coinciden con los de estudios anteriores.

• Materias:Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Fisiología vegetal
• Subjects:Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Plant physiology
• Palabras claves:red cerebral humana, métodos de localización de nodos, anisotropía fraccional normalizada, región cerebral interconectada, análisis de conectividad de nodos, región central de nodos, matriz de contribuciones de importancia, nueva localización de nodos, análisis de esquizofrenia, número de líneas de flujo
• Keywords:human brain network, hub location methods, normalized fractional anisotropy, interlinked brain region, hub connectivity analysis, central hub region, importance contributions matrix, novel hub location, analysis of schizophrenia, number of streamlines