Synchrony and Complexity in State-Related EEG Networks: An Application of Spectral Graph Theory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The brain may be considered as a synchronized dynamic network with several coherent dynamical units. However, concerns remain whether synchronizability is a stable state in the brain networks. If so, which index can best reveal the synchronizability in brain networks? To answer these questions, we tested the application of the spectral graph theory and the Shannon entropy as alternative approaches in neuroimaging. We specifically tested the alpha rhythm in the resting-state eye closed (rsEC) and the resting-state eye open (rsEO) conditions, a well-studied classical example of synchrony in neuroimaging EEG. Since the synchronizability of alpha rhythm is more stable during the rsEC than the rsEO, we hypothesized that our suggested spectral graph theory indices (as reliable measures to interpret the synchronizability of brain signals) should exhibit higher values in the rsEC than the rsEO condition. We performed two separate analyses of two different datasets (as elementary and confirmatory studies). Based on the results of both studies and in agreement with our hypothesis, the spectral graph indices revealed higher stability of synchronizability in the rsEC condition. The k-mean analysis indicated that the spectral graph indices can distinguish the rsEC and rsEO conditions by considering the synchronizability of brain networks. We also computed correlations among the spectral indices, the Shannon entropy, and the topological indices of brain networks, as well as random networks. Correlation analysis indicated that although the spectral and the topological properties of random networks are completely independent, these features are significantly correlated with each other in brain networks. Furthermore, we found that complexity in the investigated brain networks is inversely related to the stability of synchronizability. In conclusion, we revealed that the spectral graph theory approach can be reliably applied to study the stability of synchronizability of state-related brain networks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle