杨艳丽，李 瑶，谷金晔，李欣芸，陈俊杰

(太原理工大学 a.信息与计算机学院，b.软件学院，太原 030024)

利用功能性磁共振成像技术，从复杂网络分析角度研究脑疾病的发病机理，已成为脑科学领域的研究热点之一[1]。该方法主要包括：节点的定义，连接的定义以及网络的分析。节点定义最常用的方法是利用脑图谱划分节点；然而这种节点的定义方法过于依赖先验的脑模板，不同模板建立起来的网络可能会存在显著差异，这将严重影响功能连接网络的分析结果[2]。ALLEN在研究中使用组独立成分分析(group independent component analysis，group ICA)提取到的独立成分作为功能的网络节点[3]。

传统的静息态功能连接假定功能连接在时间上是静止的，功能连接网络在扫描时间内稳定不变。这种方法的主要问题是忽略了扫描时间内可能发生的神经活动或相互作用[4]。然而，最近的研究已经表明大脑的功能连接承载着丰富的时间信息，无论是任务态还是静息态，功能连接都会随着神经活动的变化而变化[5]。CHEN使用滑动窗口的方法来划分整个RS-fMRI时间序列，从而构建出了高阶功能连接网络[6]。这种动态功能连接方法，在传统的功能连接网络上添加了时变因素，充分考虑了时间特性。

目前脑网络的分析方法有很多，其中最常用的是使用网络拓扑指标来描述脑网络特征[7]。然而这种方法受网络规模和稀疏度的影响较大，且容易忽视网络中一些有用的拓扑结构。DU先对脑网络进行阈值化处理，然后在无权图上使用频繁子图挖掘和判别性特征选择方法[8]。……