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基于腦電的復雜網絡性別差異性研究
來源: | 作者: | 發布時間:2013-11-12 15:34:05

基于腦電的復雜網絡性別差異性研究
徐桂芝,付靈弟,尹寧,耿躍華
基金項目:教育部博士學科點專項科研基金(20121317110002);國家自然科學基金資助項目(51377045) 作者簡介:徐桂芝(1962),女,教授,博士生導師,主要研究方向,腦電與認知工程,生物電磁.

(河北工業大學電氣工程學院,天津 300130)

摘要:人腦的生理結構和功能因性別不同存在很大差異,為了考察不同性別在腦網絡研究中的差異性表現,本文利用復雜網絡理論對20例健康被試靜息狀態下的腦電數據在連續閾值區間內進行了腦網絡構建和分析。結果發現:在所選閾值區間內女性組聚類系數、特征路徑長度、網絡平均度、效率都普遍高于男性組,與之前研究者所得結論具有一致性,而且不同閾值間腦網絡拓撲屬性差異極顯著(P<0.01)。結果提示:性別差異在腦網絡分析中是一個不容忽視的因素。在利用復雜網絡手段診斷各類疾病時,將性別因素考慮在內,很可能可以提高基于腦網絡分析手段對各類疾病診斷的準確率。
關鍵詞:復雜網絡;腦電;性別;靜息狀態
中圖分類號:R444

The study of gender difference using complex network theory based EEG data
Xu Guizhi, Fu Lingdi, Yin Ning, Geng Yuehua
(Hebei University of Technology,Tianjin 300130)
Abstract: There is a big difference in physiological structure and function of the human brain of  different gender, and in order to understand the differences in performance of the brain network of different gender. In this paper, the EEG data of 20healthy subjects in the resting state were studied by using the complex network theory and be analyzed in successive threshold range. Results show clustering coefficient, the average path length, the average degree and efficiency of the brain functional network of female group are generally higher than the male group, which is consistent with the result concluded by previous researchers. We also find that topology attributes of brain network in different thresholds show significant difference (P <0.01). The results suggest that: Gender differences are a factor, which can not be ignored. Taking gender difference into account when we use complex network theory to diagnose diseases may improve the accuracy.
Key words: complex networks; EEG; gender;resting state

 

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