[论文解读] Role of inter-hemispheric connections in functional brain networks

Johann H. Martínez, Javier M. Buldú+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 31, 2017

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 37被引用 3

一句话总结

本研究利用基于脑电图（EEG）的功能网络，探究了半球间功能连接如何塑造人类脑网络中的中心性分布。通过将左、右半球建模为相互连接的子网络，研究发现中心性平衡在很大程度上取决于半球间连接的战略性布局——特别是外周-外周（PP）或中枢-中枢（CC）连接——这些连接决定了某一侧半球是否占主导地位，或两者是否保持功能上的平衡。

ABSTRACT

Today the human brain can be modeled as a graph where nodes represent different regions and links stand for statistical interactions between their activities as recorded by different neuroimaging techniques. Empirical studies have lead to the hypothesis that brain functions rely on the coordination of a scattered mosaic of functionally specialized brain regions (modules or sub-networks), forming a web-like structure of coordinated assemblies (a network of networks). The study of brain dynamics would therefore benefit from an inspection of how functional sub-networks interact between them. In this paper, we model the brain as an interconnected system composed of two specific sub-networks, the left (L) and right (R) hemispheres, which compete with each other for centrality, a topological measure of importance in a networked system. Specifically, we consideredfunctional brain networks derived from high-density electroencephalographic (EEG) recordings and investigated how node centrality is shaped by interhemispheric connections. Our results show that the distribution of centrality strongly depends on the number of functional connections between hemispheres and the way these connections are distributed. Additionally, we investigated the consequences of node failure on hemispherical centrality, and showed how the abundance of inter-hemispheric links favors the functional balance of centrality distribution between the hemispheres.

研究动机与目标

• 理解半球间连接如何影响功能脑网络中节点中心性的分布。
• 探究半球间连接在维持左右脑半球之间功能平衡中的作用。
• 通过分析半球间连接配置对中心性损失的影响，评估网络在节点失效情况下的鲁棒性。
• 识别最优连接策略（PP与CC），根据网络配置最大化或最小化半球中心性。

提出的方法

• 将人类大脑建模为一个由左（L）和右（R）半球作为独立子网络构成的网络-网络，通过半球间连接实现互联。
• 使用特征向量中心性量化节点的重要性，半球中心性通过单个节点中心性的总和计算得出。
• 提出竞争参数 $\Omega_L$，用于评估实际中心性分布与最优配置（$C^L$ 最大或最小）的接近程度。
• 通过按连接强度降序重新排列权重，对半球间连接进行迭代重布线，以识别使 $C^L$ 最大化或最小化的连接配置。
• 将局部影响 $l^{L}_{imp}(i)$ 定义为节点 $i$ 被移除后左半球中心性的百分比下降，将局部贡献 $lc^L(i)$ 定义为该节点在总半球中心性中的占比。
• 在三种半球间连接程度（完全、相对、微弱）下评估鲁棒性，分析节点失效下的中心性损失。

实验结果

研究问题

• RQ1 半球间连接的分布如何影响左右脑半球之间的中心性平衡？
• RQ2 何种连接策略（PP与CC）可优化或最小化半球中心性，其对功能主导性有何影响？
• RQ3 半球间连接数量的多寡如何影响在节点失效下中心性分布的鲁棒性？
• RQ4 网络的功能平衡在多大程度上取决于半球间连接节点的战略性布局？

主要发现

• 半球间中心性的分布强烈依赖于半球间连接的数量与分布。
• 外周-外周（PP）连接有利于 $\lambda_1$ 较高的半球（主导子网络），促进其中心性积累。
• 中枢-中枢（CC）连接使较不占主导地位的半球受益，使其在其他配置下能实现更高的中心性。
• 当 $\Omega_L \approx 0$ 时，任一半球均未处于最优配置，表明半球中心性处于功能平衡状态。
• 半球间连接数量越多，越能增强功能平衡，减少某一侧半球对另一侧的主导。
• 当枢纽节点被移除时，对中心性的影响更大，且局部贡献 $lc^L(i)$ 可量化每个节点在半球中心性中的贡献份额。