Abstract: D. Rangaprakash (2017)

IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks, 3(4), 660–668p. (2017) DOI:10.1109/TSIPN.2017.2672400

Binarized Brain Connectivity: A Novel Autocorrelation-Based Iterative Synchronization Technique

The brain is a highly interconnected neurobiological system. Network-level characterization is thus largely performed to understand brain functioning. Brain activity can be captured through modalities like functional magnetic resonance imaging (fMRI) and electroencephalogram (EEG). Brain networks are then estimated through pairwise relationships between brain regions using brain connectivity. Functional connectivity, which measures the degree of coactivation between two brain regions, is estimated from pairwise EEG (or fMRI) time series using a measure of synchronization like Pearson's correlation. However, all such measures suffer from the fact that they are continuous variables, with values often lying in the ambiguous range (say 0.3–0.7) wherein it is difficult to infer whether the two time series are actually synchronized or not. This makes the interpretation of findings challenging. Synchronization measures are also largely corrupted by noise. In this paper, a novel autocorrelation-based iterative synchronization (ABIS) technique is proposed, which provides binary synchronization values (0

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Ihr Browser versucht gerade eine Seite aus dem sogenannten Internet auszudrucken. Das Internet ist ein weltweites Netzwerk von Computern, das den Menschen ganz neue Möglichkeiten der Kommunikation bietet.

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Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

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