Comparing models of information transfer in the structural brain network and their relationship to functional connectivity: diffusion versus shortest path routing
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 relationship between structural and functional connectivity in the human brain is a core question in network neuroscience, and a topic of paramount importance to our ability to meaningfully describe and predict functional outcomes. Graph theory has been used to produce measures based on the structural connectivity network that are related to functional connectivity. These measures are commonly based on either the shortest path routing model or the diffusion model, which carry distinct assumptions about how information is transferred through the network. Unlike shortest path routing, which assumes the most efficient path is always known, the diffusion model makes no such assumption, and lets information diffuse in parallel based on the number of connections to other regions. Past research has also developed hybrid measures that use concepts from both models, which have better predicted functional connectivity from structural connectivity than the shortest path length alone. We examined the extent to which each of these models can account for the structure-function relationship of interest using graph theory measures that are exclusively based on each model. This analysis was performed on multiple parcellations of the Human Connectome Project using multiple approaches, which all converged on the same finding. We found that the diffusion model accounts for much more variance in functional connectivity than the shortest path routing model, suggesting that the diffusion model is better suited to describing the structure-function relationship in the human brain at the macroscale.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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