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Muster kündigung bfd

a) Rohdaten, die somatische sensorimotorische Bereiche zeigen, die topographisch auf verschiedene Domänen innerhalb der CPi.dl- und CPi.vl-Gemeinschaften projiziert werden. Jeder sensorimotorische kortikale Bereich, der einen eindeutigen Körperbereich darstellt, sendet konvergierende Eingaben an die entsprechende CP-Domäne. b) Dorsale Ansicht der somatischen sensorischen kortikalen Kartenfarbe, die nach ihren Domänen kodiert ist (modifiziert von 1) und maximale Projektion ihrer CP-Abschlussfelder (unten) mit deutlichen, teilweise überlappenden Domänen. (c) Karte, die Verbindungen aus körperspezifischen Regionen innerhalb von SSp (Zeile 1), MOp (Zeile 2), SSp-bfd (Zeile 3) und MOs (Zeile 4) zu CP darstellt, die dorsal-ventrale Darstellung von Rumpf, unterer Extremität, oberer Extremität, innerem Mund und äußerem Mund in einem darstellen. Die Karte zeigt auch den allgemeinen Trend der Projektionen über die rostrocaudal CP. (d) Zentroide von kortikalen Gebieten, die in CPi.dl- und CPi.vl-Gemeinschaften gruppiert sind. Centroiden körperspezifischer SSp-, SSp-bfd-, MOp- und MOs ordnen und unterteilen Communitys topographisch in Domänen. Wichtig ist, zentroide mit den Rohdaten in a und Rekonstruktionen in c. PTLp rostral wurde in der CPi.dl-Community gruppiert.

Nach seinem Schwerpunkt (bezeichnet mit *) und Rohdaten (Ergänzende Abb. 6d) ist er jedoch besser mit Strukturen in einer dorsomedialen Domäne gruppiert. Kortikale Bereiche, die auf jede Domäne projiziert werden, werden in Feldern aufgeführt, die mit Schwerpunkten abgestimmt sind (Boxstrichfarbe bezeichnet Community). e) Abbildung von 5 parallelen, relativ getrennten somatischen sensorimotorischen Striatalnetzwerken. Alle SS- und MO-Knoten innerhalb jedes Subnetzes, die einer bestimmten Körperregion gewidmet sind, verbinden sich wechselseitig (Ergänzende Abb. 5e und 1) und senden konvergierende Projektionen an die CPi-Domäne, die ihre entsprechende Körperregion darstellt. f) Interdigitation von Projektionsklemmen innerhalb der CPi-Stammdomäne (CPi.dl.d), die durch doppelte anterograde Injektionen MOs/MOp-Trunk-Regionen nachgewiesen wird. g) Projektionen von rostralen MOs (Pol 2) verlauben sich in der zentralen CP, wodurch die Peripherie vermieden wird. h) FG, CTb 647 und 549 in Rumpf-, Unterkörper- und oberen Gliedmaßen/Mund-CP-Domänen retrograde stagnierende Schicht V CP-projizierte kortikale Neuronen in ihren entsprechenden SSp- und MOp-Körperunterregionen sowie SSs und VISC. Um die Anmerkung zu erleichtern, wurde der CP auf den Atlas-Ebenen 41 (+1,345 mm), 53 (+0,145 mm) und 61 (–0,655) in ein Raster von 35x35Pixel-Zellen mit einer räumlichen Dimension von 22,5 mm2 (ca.

0,6 m pro Pixel) unterteilt. Ein Überlappungswert für jede Zelle wurde berechnet, indem die segmentierte Beschriftungsausgabe auf das Raster projiziert wurde. Wir haben diesen Überlappungsprozess eingesetzt, um die 62 kortikalen Injektionsfälle zu kommentieren. Wir analysierten die Anmerkungsdaten weiter, um Gruppen von kortikalen Injektionsstellen objektiv zu identifizieren, die konvergierende Eingaben innerhalb verschiedener CP-Regionen senden. Um diese letzte Phase der Informatik-Pipeline durchzuführen, haben wir zunächst eine Addijakitätsmatrix aus unseren Anmerkungsdaten erstellt. Die Graphenstruktur der Daten ist relativ einfach: Knoten und Verbindungen sind als Multi-Tree mit zwei Ebenen organisiert: der Kortex und der CP. Daher konnten wir einen Erkennungsalgorithmus der Louvain-Gemeinschaft27 auf die Daten anwenden und Cluster von Injektionsstellen mit ähnlichen CP-Beendigungsfeldern identifizieren. Der Algorithmus, der die Louvain-Analyse implementiert, wurde aus der Brain Connectivity Toolbox bezogen und in MATLAB55 ausgeführt.

Angesichts der Modularität der Daten (d.h. hochtopografische Beschriftung) war ein Modularitätsoptimierungsalgorithmus wie der Löwen gut geeignet. Der Löwen-Algorithmus hat eine geringere asymptotische Komplexität als andere Clustering-Algorithmen, die eine randomisierte, gierige Optimierung verwenden. Das Element der Zufälligkeit macht es jedoch wahrscheinlich, dass der Algorithmus eine andere Community-Struktur über mehrere Durchläufe enthüllt.