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首页> 外文会议>Computational Neuroscience Meeting (CNS'01) Jul, 2001 Monterey, California >Functional connectivity by cross-correlation clustering
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Functional connectivity by cross-correlation clustering

机译：通过互相关聚类进行功能连接

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In addition to information on localization of brain functions, data from fMRI experiments contain also cues about the functional connectivity among modular units. We propose a data-driven deterministic clustering algorithm based on temporal cross-correlations and elements of graph theory to detect functionally connected regions. The cluster concept can be changed in a controlled manner to reveal the functional connectivity structure in detail. The algorithm is applied to data from a motor task and shows to successfully determine clusters related to the stimulus. Furthermore, the method can be extended to include the analysis of temporal relations between different brain regions.
机译：除了关于脑功能定位的信息之外，来自功能磁共振成像实验的数据还包含有关模块化单元之间功能连接的线索。我们提出了一种基于时间互相关和图论元素的数据驱动确定性聚类算法，以检测功能连接的区域。可以以受控方式更改集群概念，以详细显示功能连接结构。该算法应用于来自运动任务的数据，并显示成功确定与刺激有关的聚类。此外，该方法可以扩展为包括分析不同大脑区域之间的时间关系。

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