MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1016/j.bpsc.2018.07.012

Медицинская библиотека · Biological psychiatry. Cognitive neuroscience and neuroimaging · 2018

Models of Network Spread and Network Degeneration in Brain Disorders.

Raj Ashish, Powell Fon

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаОбзорПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Network analysis can provide insight into key organizational principles of brain structure and help identify structural changes associated with brain disease. Though static differences between diseased and healthy networks are well characterized, the study of network dynamics, or how brain networks change over time, is increasingly central to understanding ongoing brain changes throughout disease. Accordingly, we present a short review of network models of spread, network dynamics, and network degeneration. Borrowing from recent suggestions, we divide this review into two processes by which brain networks can change: dynamics on networks, which are functional and pathological consequences taking place atop a static structural brain network; and dynamics of networks, which constitutes a changing structural brain network. We focus on diffusion magnetic resonance imaging-based structural or anatomic connectivity graphs. We address psychiatric disorders like schizophrenia; developmental disorders like epilepsy; stroke; and Alzheimer's disease and other neurodegenerative diseases.

Для цитирования: Raj Ashish, Powell Fon. Models of Network Spread and Network Degeneration in Brain Disorders.. Biological psychiatry. Cognitive neuroscience and neuroimaging. 2018. DOI: 10.1016/j.bpsc.2018.07.012.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.