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摘要。人们推测临界性是神经网络动力学的一个组成部分。在临界阈值下运行需要精确的参数调整，而相应的机制仍是一个悬而未决的问题。最近的研究表明，在大脑网络中观察到的拓扑特征会产生 Griffiths 阶段，从而导致大脑活动动力学中的幂律和临界性在扩展参数区域中的运行优势。受不同意识状态的神经相关性证据越来越多的启发，我们研究了拓扑变化如何影响 Griffiths 阶段的表达。我们使用易感-感染-易感传播模型分析了模块网络中的活动衰减，发现我们可以通过改变模块内和模块间连接来控制 Griffiths 阶段的扩展。我们发现，通过调整系统参数，我们可以抵消临界行为的变化，并在网络拓扑发生变化的情况下保持稳定的临界区域。我们的研究结果揭示了结构网络属性如何影响 Griffiths 阶段的出现，以及其特征如何与已建立的拓扑网络指标相关联。我们讨论了这些发现如何有助于理解功能性脑网络的观察变化。最后，我们指出了我们的研究结果如何有助于研究疾病传播。
通过模块化连接控制扩展临界状态
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