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脑网络通信：概念、模型和应用 | Nature Reviews Neuroscience 速递
关键词：复杂脑网络，脑网络通信，连接组学，网络神经科学
论文标题：Brain network communication: concepts, models and applications论文来源：Nature Reviews Neuroscience原文链接：https://www.nature.com/articles/s41583-023-00718-5
图1 脑网络通信模型和测量的分类。（AT，激活时间；C(info)，信息成本；CMY，沟通性；C(trans)，传输成本；DE，扩散效率；EDP，边不相交路径；E(R)，效率比；k-SPL，k-最短路径长度；MFPT，平均首次通过时间；NE，导航效率；NPL，导航路径长度；PT，路径传递性；RE，资源效率；SI，搜索信息；SPE，最短路径效率；SPL，最短路径长度；S(R)，成功率。）
图2 通信矩阵和当前的新兴应用，通信矩阵由网络通信模型和测量来计算。a）功能连接矩阵捕获神经活动时间序列中的成对关联。b）受试者水平（subject-level）的沟通矩阵可用于研究神经信号如何与认知、行为和临床变量相关联。c）通信矩阵可以量化由于局部损伤、病理或机能失常而导致的区域间信号传导的全局中断。d）可以从通信矩阵推断局灶性脑刺激（focal brain stimulation）的非局部效应。
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