Flujo de trabajo para la integración eficaz de algoritmos de detección de comunidades en el análisis de redes cerebrales

Resumen

Este estudio presenta un flujo de trabajo que utiliza análisis de redes basado en métodos de detección de comunidades e imágenes por resonancia magnética funcional (fMRI) para investigar problemas de conectómica cerebral. El objetivo del estudio es mejorar la comprensión de la arquitectura cerebral y sus implicaciones clínicas, en particular en la identificación de patrones de conectividad alterados en condiciones neurológicas y psiquiátricas. Se aplicaron técnicas como la normalización de intensidad y el suavizado de imágenes para garantizar la calidad del procesamiento de datos fMRI. Se empleó un modelo de autocodificador para analizar redes de conectividad funcional y se utilizó el algoritmo de Louvain para detectar comunidades dentro de estas redes. Se lograron altos valores de modularidad y las pruebas de validación confirmaron la robustez del algoritmo utilizado en el análisis. Este estudio avanza en nuestra comprensión de la arquitectura cerebral y tiene implicaciones clínicas significativas al identificar patrones de conectividad alterados, lo que puede mejorar el diagnóstico y el tratamiento de condiciones neurológicas y psiquiátricas.