抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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神経科学におけるネットワークは,脳機能がどのようにして機能するかを決定し,それらの摂動が精神疾患と脳疾患につながる。脳ネットワークは,すべての接続の完全性から成るそれらの接続性によって特徴付けられ,グラフ理論によって一般的に記述される。このアプローチは,発火率のような情報ビットの定量化に基づいて,情報処理の粒子ビューに深く根付く。しかし,振動と脳リズムは,同期に基づく情報処理の波動展望である。伝統的なグラフ理論を二重粒子波スペクトルに拡張し,有限伝送速度による時間遅れを統合し,接続の正規化を導いた。ヒトコネクトームプロジェクトのデータベースに適用した場合,視覚およびデフォルトモードネットワークを含む周波数固有ネットワークコアの出現を説明した。これらの所見は,ヒト被験者(N=100)にわたってロバストであり,波動画像内の基本的なネットワーク特性である。正規化したコネクトームは無限伝送速度の限界における粒子ビューからなり,生理学的および病理学的脳リズムを含む広範囲の新しいネットワーク現象に対するグラフ理論の適用性を開いた。これらの2つの展望は,構造連結性の提案した一般化フレームワークの中で理解される場合,直交であるが,不可換である。AUTHOR SUMMARYAllネットワークはノードとリンクから構成され,通信が発生する構造フレームを形成する。グラフ理論ツールはビットの交換を介して情報伝送の陰的仮定を作って,より強力な接続ノードがネットワークの残りに対してより影響が大きいことを示した。この共ロールは,振動を通して通信に拡張せず,それは脳ネットワークにおける顕著な情報キャリアである。従来のネットワーク解析を振動ドメインに拡張し,記述メトリックを含む新しいネットワーク正規化を導いた。ネットワークとしての脳のプロトタイプ例に沿って,この新しいアプローチの結果を説明し,正規化が従来のフレームワークの中で理解できない顕著な周波数特異的ネットワークコアの出現をロバストに説明することを実証した。【JST・京大機械翻訳】
