Topological properties of modular networks, with a focus on networks of functional connections in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
Complex network theory offers useful approaches to analyze the structural and functional properties of real life networks. In this work, we explore some of the mathematical concepts of network theory and study real life systems from a complex network perspective. We pay particular attention to networks of connections within the human brain. We analyze weighted networks calculated from full functional magnetic resonance imaging (fMRI) data acquired during task performance. The first novelty of this study is the fact that we retain all of the connections between all of the voxels in the full brain fMRI data. We then evaluate the extent to which this rich dataset can be described by existing models of scale-free or exponentially truncated scale-free topology, comparing results across a large number of more complex topological models as well. Our results suggest that the novel model presented in this dissertation offers a significantly better fit at the voxel level.\nStructural characterization of the brain can also give insights into the effects of traumatic injuries. For our second study, we used brain networks to explore the topological consequences of brain damage in computational models. By simulating the effects of several traumatic brain injury (TBI) models we find a variety of disruptions in the modular structure and connectivity of the post-injury networks. In particular, we focused on the effects of focalized injuries, axonal degeneration and diffuse microlesions. Our results suggest that mathematical models can predict, to some extent, the structural and functional effects of TBIs based on the analysis of specific topological measures. Furthermore, these results may be correlated to known cognitive sequelae of TBI. In order to complement the set of topological properties studied, we review the concept of participation of a node in a modular network. The participation coefficient is often used to provide a ranking of the "importance" of a node; however, we propose a new measure, called the gateway coefficient, to assess the involvement of a node. Our results suggest that the gateway coefficient has a superior ranking power than the participation coefficient since it takes into account a variety of modular properties of the network. These results are illustrated with examples of simulations and real life datasets, such as the air transportation network and the human brain network.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».