查询结果:   柯铭,曹黎.CLM相继故障模型在正常人静息态fMRI脑网络上的研究[J].计算机应用与软件,2018,35(2):65 - 68,85.
中文标题
CLM相继故障模型在正常人静息态fMRI脑网络上的研究
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
763
英文标题
STUDY ON CLM CASCADING FAILURE MODEL IN NORMAL PERSON’S RESTING-STATE FMRI BRAIN NETWORK
作 者
柯铭 曹黎 Ke Ming Cao Li
作者单位
兰州理工大学计算机与通信学院 甘肃 兰州 730050     
英文单位
College of Computer and Communication,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730050,Gansu,China     
关键词
相继故障 容量系数 效率 最短路径 功能磁共振成像
Keywords
Cascading failure Capacity parameter Efficiency Shortest path Functional magnetic resonance imaging
基金项目
国家自然科学基金项目(61263047)
作者资料
柯铭,副教授,主研领域:信号处理,复杂网络。曹黎,硕士生。 。
文章摘要
利用CLM模型对正常人静息态的大脑模拟攻击,研究人脑功能网络的鲁棒性及脆弱性。对18例正常志愿者的静息态fMRI数据进行复杂网络建模,然后对关键脑区模拟攻击。攻击负荷最大节点,发现脑网络全局效率与容量系数呈正相关。同时,整个脑网络具有较高效率。结果表明,脑网络具有较稳定的拓扑结构和较强鲁棒性。
Abstract
We investigated the robustness and vulnerability of functional networks of brain by using the CLM model to simulate the resting state of the brain. The complex brain network was modeled with resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) of 18 volunteers. Then the significant encephalic region was simulated to attack. The global efficiency showed a positive correlation with the capacity parameter when the node with the most loads was attacked. Besides, the whole network has a high efficiency. The result demonstrated that the network of brain had a stable topology and a strong robustness.
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