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Normalized Cut Group Clustering of Resting-State fMRI Data

机译:静息状态fMRI数据的标准化割组聚类

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摘要

BackgroundFunctional brain imaging studies have indicated that distinct anatomical brain regions can show coherent spontaneous neuronal activity during rest. Regions that show such correlated behavior are said to form resting-state networks (RSNs). RSNs have been investigated using seed-dependent functional connectivity maps and by using a number of model-free methods. However, examining RSNs across a group of subjects is still a complex task and often involves human input in selecting meaningful networks.
机译:背景功能性脑成像研究表明,不同的解剖脑区域在休息期间可以显示出自发的神经元活动。表现出这种相关行为的区域据说形成了静止状态网络(RSN)。 RSN已使用依赖种子的功能连接图和许多无模型方法进行了研究。但是,跨一组主题检查RSN仍然是一项复杂的任务,并且在选择有意义的网络时通常需要人工投入。

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