Diferencia entre revisiones de «Teoría de grafos»
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El uso de la teoría de grafos, para distintas modificaciones de la topología de red cerebro han sido identificados durante el desarrollo y el envejecimiento normal y se rompieron conectividades funcionales y estructurales han sido asociado con varios trastornos neurológicos y psiquiátricos, incluyendo demencia, esclerosis lateral amiotrófica, y la esquizofrenia. En este último enfoque se ha contribuido a probar la teoría de esta condición como un síndrome de desconexión. En la esclerosis múltiple (MS), la ocurrencia de la desconexión ha sido corroborada por estudios de resonancia magnética estructural de topología de la red cerebral que mostró una disminución de la conectividad estructural de las regiones de los lóbulos fronto-temporal.
Otra aplicación de las gráficas consiste en tomar datos de resonancia magnética del cerebro adquiridos en condición ausente ( '' estado de reposo '') requieren nuevos análisis de datos técnicas que no dependen de un modelo de activación, una alternativa son los métodos libre de parámetro sobre la base de una forma particular de la centralidad del vector propio asociado a un nodo llamado de centralidad; la centralidad del vector propio asigna atributos de un valor a cada voxel en el cerebro de manera que un voxel recibe un valor grande si está fuertemente correlacionada con muchos otros nodos que son centrales dentro de la red; el algoritmo PageRank de Google es una variante del vector propio centralidad el cual es utilizado en las búsquedas que se efectúan en internet. Hasta el momento, otras medidas de centralidad - en particular '' centralidad de intermediación '' - se han aplicado a datos de la fMRI usando un conjunto pre-seleccionado de nodos que consisten en varios cientos de elementos. Centralidad del Vector Propio es computacionalmente mucho más eficiente que centralidad de intermediación y no requiere de umbrales de valores de similitud de modo que se puede aplicar a miles de voxels en una región de interés que cubren la totalidad del cerebro que habría sido inviable el uso de centralidad de intermediación. Centralidad del Vector Propio se puede utilizar en una variedad de diferentes medidas de similitud. (Lohmann et al., 2010
“La teoría de redes complejas juega un papel importante en una amplia variedad de disciplinas,
que van desde la informática, sociología, ingeniería y física, para molecular
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