基于弥散张量成像的脑结构网络参数研究

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目的利用复杂网络参数评估大脑特征,是探明大脑工作机制的新思路。方法本研究基于弥散张量纤维束追踪和小世界网络理论构建脑结构网络。首先利用自动解剖标定(automated anatomical labeling,AAL)模板对大脑分区,并计算脑区间的纤维连接情况,对正常人的大脑结构进行网络建模。然后分析脑结构网络中节点度、簇系数和节点介数等网络参数,并通过引入小世界网络的介数和损伤性定义人脑结构网络的核心节点位置和特征。结果脑结构网络具有小世界属性,且网络中存在少量的核心节点,具有较高的节点度和簇系数值。结论利用弥散张量成像能够客观构建大脑结构网络,而核心节点的存在为揭示脑疾病的病理生理机制提供新的思路。
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