Den senaste utvecklingen inom nätverksteorin har gjort det möjligt att studera den mänskliga hjärnans struktur och funktion i form av ett nätverk av sammankopplade komponenter. Bland de många noder som bildar ett nätverk spelar vissa en avgörande roll och sägs vara centrala inom nätverkets struktur. Centrala noder kan identifieras via centralitetsmått, med grad, mellanhet, och eigenvector centralitet är tre av de mest populära åtgärderna. Graden identifierar de mest anslutna noderna, medan mellanhet centralitet identifierar de som ligger på de mest resta vägarna. Eigenvekor centralitet anser noder anslutna till andra höggradiga noder som mycket central. I det arbete som presenteras här, föreslår vi en ny centralitet metrisk kallas hävstång centralitet som beaktar omfattningen av anslutning av en nod i förhållande till anslutning av sina grannar. Den centrala hävstången hos en nod i ett nätverk bestäms av i vilken utsträckning dess närmaste grannar förlitar sig på den noden för information. Även om begreppet liknar det, finns det väsentliga skillnader mellan eigenvector och hävstångscentralitet som diskuteras i detta manuskript. Degree, betweenness, eigenvector, och hävstång centrality jämfördes med hjälp av funktionella hjärnnätverk som genereras från friska frivilliga. Funktionell kartografi användes också för att identifiera kvartersnav (noder med hög grad inom ett nätverksområde). Provinciala nav ger struktur inom det lokala samhället, och anslutningsnav medlar anslutningar mellan flera samhällen. Hävstång visade sig ge information som inte fångades av grad, mellanhet, eller eigenvector centralitet och var mer exakt på att identifiera grannskapet nav. Vi föreslår att detta mått kan identifiera kritiska noder som är mycket inflytelserika inom nätverket.
För en node i med grad k i och uppsättning grannar N i, hävstångseffekten centralitet node i, REF.
A New Measure of Centrality for Brain Networks
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}