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上传时间: 2021-03-07
详细说明:使用静止状态功能磁共振成像技术已广泛研究了大脑网络的基础拓扑结构,重点是从0.01到0.1 Hz的低频带。 但是,关于相应的大脑网络的频率特异性在很大程度上仍不清楚。 在当前的研究中,引入了一种称为互补整体经验模式分解(CEEMD)的数据驱动方法,以将每个体素的时间序列分为具有不同频带的几个固有振荡节律。 我们的数据表明,全脑BOLD信号可以自动分为五个特定频段。 应用CEEMD方法后,分析了这五个时间相关网络的拓扑模式。 结果表明,在0至0.015 Hz的超低频带中,包括网络加权度,网络效率,平均特征路径长度和聚类系数在内的全局拓扑特性最为突出。 此外,小世界体系结构的显着性证明了频率密度依赖性。 与经验模式分解方法(EMD)相比,CEEMD可以有效消除模式混合效应。 此外,CEEMD的鲁棒性已通过类似的结果得到了验证,该结果来自对分半分析和使用矩形窗带通滤波器的常规频分方法。 我们的发现表明,与EMD相比,CEEMD是一种提取嵌入BOLD信号的固有振荡节律的更有效方法。 CEEMD在功能磁共振成像数据分析中的应用将为研究动态大脑网络的频率特定拓扑模式提供深入的见识。
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