Nya tillämpningar av nätverksteori till hjärnnätverk samt de expanderande empiriska databaserna av hjärnarkitektur ger upphov till ett intresse för nya tekniker för analys av konnektivitetsmönster i hjärnan. Att behandla individuella hjärnstrukturer som noder i en riktad grafmodell gör det möjligt att tillämpa grafteoretiska begrepp på analysen av dessa strukturer inom deras storskaliga konnektivitetsnät. I denna uppsats utforskar vi tillämpningen av begrepp från graf och spelteori mot detta mål. Speciellt använder vi Shapley värde principen, som tilldelar en rankning till spelare i en koalition baserat på deras individuella bidrag till den kollektiva vinsten av denna koalition, för att bedöma bidragen från enskilda hjärnstrukturer till grafen som härrör från det globala konnektivitetsnätverket. Vi rapporterar Shapley värden för variationer i ett prefrontal nätverk, samt för ett visuellt kortikal nätverk, som båda hade undersökts ingående tidigare. Denna analys belyser särskilda noder som starka eller svaga bidrag till global konnektivitet. För att förstå arten av deras bidrag, jämför vi Shapley värden som erhållits från dessa nätverk och lämpliga kontroller med andra tidigare beskrivna nodala åtgärder för strukturell konnektivitet. Vi finner en stark korrelation mellan Shapley-värden och både mellan centralisering och kopplingstäthet. Dessutom indikerar en stegvis multipel linjär regressionsanalys att ungefär 79 % av variansen i Shapley-värden som erhållits från slumpmässiga nätverk kan förklaras med enbart mellanhet centralitet. Slutligen undersöker vi effekterna av lokala skador på Shapleys betyg, vilket visar att de nuvarande nätverken har ett enormt strukturellt motstånd mot nedbrytning. Vi diskuterar våra resultat som belyser användningen av sådana åtgärder för att karakterisera hjärnnätverkens organisation och funktion.
De hittar även "stark korrelation mellan Shapley värden" och egenskaper från grafteori såsom "mellanhet centralitet och anslutning densitet" REF.
Shapley Ratings in Brain Networks
{'venue': 'Frontiers in Neuroinformatics', 'journal': 'Frontiers in Neuroinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}