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학술저널
저자정보
Haeji Lee (Duksung Women’s University) Chun Kee Chung (Seoul National University Hospital) Jaehee Kim (Duksung Women’s University)
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제30권 제6호
발행연도
2023.11
수록면
561 - 575 (15page)

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Brain network analysis has attracted the interest of neuroscience researchers in studying brain diseases. Magnetoencephalography (MEG) is especially proper for analyzing functional connectivity due to high temporal and spatial resolution. The application of graph theory for functional connectivity analysis has been studied widely, but research on network modeling for MEG still needs more. Temporal exponential random graph model (TERGM) considers temporal dependencies of networks. We performed the brain network analysis, including static/temporal network statistics, on two groups of epilepsy patients who removed the left (LT) or right (RT) part of the brain and healthy controls. We investigate network differences using Multiset canonical correlation analysis (MCCA) and TERGM between epilepsy patients and healthy controls (HC). The brain network of healthy controls had fewer temporal changes than patient groups. As a result of TERGM, on the simulation networks, LT and RT had less stable state than HC in the network connectivity structure. HC had a stable state of the brain network.
#brain network #epilepsy #MCCA #MEG #TERGM

목차

Abstract
1. Introduction
2. Materials and methods
3. Results
4. Conclusion
References

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