مقاله spectral calustering of resting state FMRI reveals default

 

برای دریافت پروژه اینجا کلیک کنید

مقاله spectral calustering of resting state FMRI reveals default mode network with specifically reduced network homogeneity (NETHO)in major depression تحت pdf دارای 4 صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله spectral calustering of resting state FMRI reveals default mode network with specifically reduced network homogeneity (NETHO)in major depression تحت pdf کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز مرکز پروژه های دانشجویی آماده و تنظیم شده است

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله spectral calustering of resting state FMRI reveals default mode network with specifically reduced network homogeneity (NETHO)in major depression تحت pdf ،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد


بخشی از متن مقاله spectral calustering of resting state FMRI reveals default mode network with specifically reduced network homogeneity (NETHO)in major depression تحت pdf :

سال انتشار: 1389

محل انتشار: هفدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران

تعداد صفحات: 4

چکیده:

Although resting state fMRI seems an ideal tool for investigating clinical populations, especially in case of educedcooperation or tolerance, unbiased methods with high sensitivity for disease relevant pathologies remain to be identified. In this paper, we perform spectral clustering on the mean time series of automated anatomical labeling regions of interest for comparing the resting state networks in healthy volunteers and major depression disorder (MDD) patients. A new network homogeneity measure is suggested as a criterion for evaluating the level of homogeneity in a network. We found reduced network homogeneity specifically within the default mode network in MDD subjects compared to age-matched controls. In contrast to previously proposed methods investigating network homogeneity, we fully relied on data-driven definition of clusters of interest to fill an important gap between ROI based network analyses and those using ICA.

 

 

برای دریافت پروژه اینجا کلیک کنید

کلمات کلیدی :