Frequency-specific brain network architecture in resting-state fMRI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The analysis of brain function in resting-state network (RSN) models, which has been found in the functional connectivity pattern of resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI), is sufficiently powerful for studying large-scale functional integration of the brain. Although there has been an increasing interest in the relatively higher frequency of rs-fMRI data, the network architecture has been regarded as the same through different frequency bands in RSN-based research. This study examined whether the network architecture changes with frequency. The blood-oxygen-level-dependent (BOLD) signal was decomposed into four frequency bands (ranging from 0.007 Hz to 0.438 Hz), for each of which the clustering algorithm was applied. The best clustering number was selected for each frequency-band based on the overlap ratio with task activation maps provided by Neurosynth. The results demonstrate that (1) resting-state BOLD signals have frequency-specific network architecture, that is, the networks finely subdivided in the lower frequency bands are integrated into fewer networks in higher frequency bands rather than reconfigured, and (2) the default mode network(DMN) is the only associative network that has a strong enough architecture to survive the increasing noise in higher frequency bands. These findings provide a novel framework that enables a better understanding of brain function through the multiband frequency analysis of ultra-slow rs-fMRI data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».