张 格，林 岚，吴水才

（北京工业大学环境与生命学部生物医学工程系智能化生理测量与临床转化北京市国际科研合作基地，北京100124）

0 引言

人体大脑中的大量神经元、神经元集群和脑区在时空尺度上相互连接并传递信息构成了复杂的脑网络系统[1-2]。研究者充分意识到基于图论复杂网络分析的重要性，提出了脑连接组的概念[3]。脑连接组研究将大脑视为纵横交叉、相互连接的复杂统一体，研究者致力于从宏观到微观角度，全面且细致地研究人体大脑网络的连接规律、信号交换与脑区间的影响等。已往研究显示，阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease，AD）、精神分裂症、抑郁症等多种疾病与脑网络的异常连接密切相关[4-8]。随着神经影像技术和基于图论复杂网络分析工具的快速发展，以结构性磁共振成像（structural magnetic resonance imaging，sMRI）、弥散张量成像（diffusion tensor imaging，DTI）生成的脑结构连接网络和基于功能性磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）、脑电图（electroencephalogram，EEG）、脑磁图（magnetoencephalography，MEG）生成的脑功能连接网络[9-10]为深入窥探大脑认知活动的基本规律和各种疾病的发病机理提供了全新视角[11-12]。

从图论的角度，脑网络在形式上可以表示为连接一组节点和一组边的集合。网络节点具有不同层次规模，对于DTI和f MRI一般基于预定义的解剖和功能模板定义，而EEG和MEG一般以电极帽内电极作为节点。节点间的相互关系可以看作是复杂网络的边，因此存在不同性质、不同类型的脑网络，如由DTI生成的脑结构连接网络一般基于确定性或概率性纤维追踪脑区间白质纤维连接数量来构建。……