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高分辨率功能Connectomics中图形指标的重测可靠性：静态功能MRI研究
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上传时间: 2021-02-25
详细说明：背景：静止状态功能性MRI（R-fMRI）技术和图论方法的结合已成为一种有前途的工具，可用于表征大脑网络的拓扑组织，即功能性连接组学。 特别是，在体素尺度上构建和分析高分辨率脑部连接学非常重要，因为它们不需要事先进行区域分割并提供有关脑部连接的更精细的空间信息。 但是，基于体素的功能连接组学的重测可靠性仍然很大程度上不清楚。 目的：本研究倾向于研究基于体素的大脑网络图形指标的短期（相隔20分钟）和长期（相隔6周）的重测（TRT）可靠性。 方法：基于图论方法，我们分析了来自53位年轻健康成年人的R-fMRI数据，这些成年人完成了两次扫描会议（第1次会议相隔20分钟进行两次扫描；第2次会议进行了一次间隔约6周的扫描） ）。 结果：高分辨率网络展现出突出的小世界和模块化特性，并且包括主要位于默认模式，显着性和执行控制系统的功能集线器。 进一步的分析表明，网络度量标准的重测可靠性对扫描顺序和间隔很敏感，在扫描1和扫描3之间的长期可靠性中等到极好，而在扫描2中的可靠性较低。在长期情况下（扫描1和扫描3），大多数网络指标通常都可以重新测试，在集群系数和节点指标的节点度和效率方面，全局指标的可靠性最
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