OUP accepted manuscript

心理学 医学 神经科学
作者
Je‐Yeon Yun,Premika S.W. Boedhoe,Chris Vriend,Neda Jahanshad,Yoshinari Abe,Stephanie H. Ameis,Alan Anticevic,Paul Arnold,Marcelo C. Batistuzzo,Francesco Benedetti,Jan C. Beucke,Irene Bollettini,Anushree Bose,Silvia Brem,Anna Calvo,Yuqi Cheng,Kang Ik K. Cho,Valentina Ciullo,Sara Dallaspezia,Damiaan Denys
出处
期刊:Brain [Oxford University Press]
被引量:77
标识
DOI:10.1093/brain/awaa001
摘要

Brain structural covariance networks reflect covariation in morphology of different brain areas and are thought to reflect common trajectories in brain development and maturation.Large-scale investigation of structural covariance networks in obsessive-compulsive disorder (OCD) may provide clues to the pathophysiology of this neurodevelopmental disorder.Using T 1 -weighted MRI scans acquired from 1616 individuals with OCD and 1463 healthy controls across 37 datasets participating in the ENIGMA-OCD Working Group, we calculated intra-individual brain structural covariance networks (using the bilaterally-averaged values of 33 cortical surface areas, 33 cortical thickness values, and six subcortical volumes), in which edge weights were proportional to the similarity between two brain morphological features in terms of deviation from healthy controls (i.e.z-score transformed).Global networks were characterized using measures of network segregation (clustering and modularity), network integration (global efficiency), and their balance (small-worldness), and their community membership was assessed.Hub profiling of regional networks was undertaken using measures of betweenness, closeness, and eigenvector centrality.Individually calculated network measures were integrated across the 37 datasets using a meta-analytical approach.These network measures were summated across the network density range of K = 0.10-0.25 per participant, and were integrated across the 37 datasets using a meta-analytical approach.
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