TY - THES A1 - Zemanová, Lucia T1 - Structure-function relationship in hierarchical model of brain networks T1 - Das Verhältnis von Struktur und Funktion in hierarchischem Model der Hirn-Netzwerken N2 - The mammalian brain is, with its numerous neural elements and structured complex connectivity, one of the most complex systems in nature. Recently, large-scale corticocortical connectivities, both structural and functional, have received a great deal of research attention, especially using the approach of complex networks. Here, we try to shed some light on the relationship between structural and functional connectivities by studying synchronization dynamics in a realistic anatomical network of cat cortical connectivity. We model the cortical areas by a subnetwork of interacting excitable neurons (multilevel model) and by a neural mass model (population model). With weak couplings, the multilevel model displays biologically plausible dynamics and the synchronization patterns reveal a hierarchical cluster organization in the network structure. We can identify a group of brain areas involved in multifunctional tasks by comparing the dynamical clusters to the topological communities of the network. With strong couplings of multilevel model and by using neural mass model, the dynamics are characterized by well-defined oscillations. The synchronization patterns are mainly determined by the node intensity (total input strengths of a node); the detailed network topology is of secondary importance. The biologically improved multilevel model exhibits similar dynamical patterns in the two regimes. Thus, the study of synchronization in a multilevel complex network model of cortex can provide insights into the relationship between network topology and functional organization of complex brain networks. N2 - Das Gehirn von Säugetieren stellt mit seinen zahlreichen, hochgradig vernetzten Neuronen ein natürliches Netzwerk von immenser Komplexität dar. In der jüngsten Vergangenheit sind die großflächige kortikale Konnektivitäten, sowohl unter strukturellen wie auch funktionalen Gesichtspunkten, in den Fokus der Forschung getreten. Die Verwendung von komplexe Netzwerke spielt hierbei eine entscheidende Rolle. In der vorliegenden Dissertation versuchen wir, das Verhältnis von struktureller und funktionaler Konnektivität durch Untersuchung der Synchronisationsdynamik anhand eines realistischen Modells der Konnektivität im Kortex einer Katze näher zu beleuchten. Wir modellieren die Kortexareale durch ein Subnetzwerk interagierender, erregbarer Neuronen (multilevel model) und durch ein Modell von Neuronenensembles (population model). Bei schwacher Kopplung zeigt das multilevel model eine biologisch plausible Dynamik und die Synchronisationsmuster lassen eine hierarchische Organisation der Netzwerkstruktur erkennen. Indem wir die dynamischen Cluster mit den topologischen Einheiten des Netzwerks vergleichen, sind wir in der Lage die Hirnareale, die an der Bewältigung komplexer Aufgaben beteiligt sind, zu identifizieren. Bei starker Kopplung im multilevel model und unter Verwendung des Ensemblemodells weist die Dynamik klare Oszillationen auf. Die Synchronisationsmuster werden hauptsächlich durch die Eingangsstärke an den einzelnen Knoten bestimmt, während die genaue Netzwerktopologie zweitrangig ist. Eine Erweiterung des Modells auf andere biologisch relevante Faktoren bestätigt die vorherigen Ergebnisse. Die Untersuchung der Synchronisation in einem multilevel model des Kortex ermöglicht daher tiefere Einblicke in die Zusammenhänge zwischen Netzwerktopologie und funktionaler Organisation in komplexen Hirn-Netzwerken. KW - komplexe Hirnnetzwerke KW - Verhältnis der Struktur und Funktion KW - hierarchisches Model KW - Synchronization KW - complex brain networks KW - structur-function relationship KW - hierarchical model KW - synchronization Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-18400 ER - TY - JOUR A1 - Zhou, Changsong A1 - Zemanova, Lucia A1 - Zamora, Gorka A1 - Hilgetag, Claus C. A1 - Kurths, Jürgen T1 - Hierarchical organization unveiled by functional connectivity in complex brain networks JF - Physical review letters N2 - How do diverse dynamical patterns arise from the topology of complex networks? We study synchronization dynamics in the cortical brain network of the cat, which displays a hierarchically clustered organization, by modeling each node (cortical area) with a subnetwork of interacting excitable neurons. We find that in the biologically plausible regime the dynamics exhibits a hierarchical modular organization, in particular, revealing functional clusters coinciding with the anatomical communities at different scales. Our results provide insights into the relationship between network topology and functional organization of complex brain networks. Y1 - 2006 U6 - https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.97.238103 SN - 0031-9007 SN - 1079-7114 VL - 97 PB - American Physical Society CY - College Park ER - TY - JOUR A1 - Zemanova, Lucia A1 - Zhou, Changsong A1 - Kurths, Jürgen T1 - Structural and functional clusters of complex brain networks JF - Physica, D, Nonlinear phenomena N2 - Recent research using the complex network approach has revealed a rich and complicated network topology in the cortical connectivity of mammalian brains. It is of importance to understand the implications of such complex network structures in the functional organization of the brain activities. Here we study this problem from the viewpoint of dynamical complex networks. We investigate synchronization dynamics on the corticocortical network of the cat by modeling each node (cortical area) of the network with a sub-network of interacting excitable neurons. We find that the network displays clustered synchronization behavior, and the dynamical clusters coincide with the topological community structures observed in the anatomical network. Our results provide insights into the relationship between the global organization and the functional specialization of the brain cortex. KW - cortical network KW - anatomical connectivity KW - functional connectivity KW - topological community KW - dynamical cluster Y1 - 2006 U6 - https://doi.org/10.1016/j.physd.2006.09.008 SN - 0167-2789 SN - 1872-8022 VL - 224 IS - 1-2 SP - 202 EP - 212 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER -