Graf teori ger många mätvärden av komplexa nätverk organisation som kan tillämpas på analys av hjärnnätverk som härrör från neuroimaging data. Här undersökte vi test-test tillförlitligheten av grafmått av funktionella nätverk som härrör från magnetoencefalografi (MEG) data som registrerats i två sessioner från 16 friska frivilliga som studerades i vila och under utförandet av n-back arbetsminne uppgift i varje session. För varje individs data vid varje session använde vi ett waveletfilter för att uppskatta den ömsesidiga informationen (MI) mellan varje par av MEG-sensorer i var och en av de klassiska frekvensintervallen från γ till låg δ i det totala intervallet 1-60 Hz. Oriktade binära grafer genererades genom tröskelering av MI-matrisen och 8 globala nätverksmått uppskattades: klustringskoefficienten, sökvägens längd, liten värld, effektivitet, kostnadseffektivitet, diverseitet, hierarki och synkroniseringsförmåga. Tillförlitligheten hos varje grafmetrisk har bedömts med hjälp av den intraklassiska korrelationen (ICC). God tillförlitlighet har visats för de flesta mätvärden som tillämpas på nback-data (genomsnittlig ICC = 0,62). Tillförlitligheten var större för mätvärden i nät med lägre frekvens. Högre frekvensnät för γ- och β-band var mindre tillförlitliga på global nivå men visade hög tillförlitlighet för knutpunkter i frontal- och parietalregioner. Utförandet av n-back-uppgiften var förknippat med större tillförlitlighet än mätningar av vilotillståndsdata. Arbetssättet var också förknippat med större tillförlitlighet. Kollektivt tyder dessa resultat på att grafmått är tillräckligt tillförlitliga för att beaktas för framtida longitudinella studier av funktionella hjärnnätsförändringar.
REF beskrev olika grafmått på komplexa nätverk relaterade till tillämpningen i mänskliga hjärnnätverk.
Reproducibility of graph metrics of human brain functional networks
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}