基于网络效益的人类脑功能网络的小世界度量

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人类脑功能网络的小世界拓扑组织形式能够促进信息在脑功能区域间以低能量成本和较短连接代价实现高效的转发与集成.然而,使用传统的小世界网络度量指标对人类脑功能网络的小世界特性进行判定时,存在着判定精确度不高的问题.针对此问题,并考虑到人脑工作的高效率特性,提出了基于网络效益的小世界度量指标(Efficiency based Small World index,ESW).通过与传统的基于聚集系数、特征路径长度的度量指标以及新型的小世界指数σ、ω进行对比,验证了ESW对不同边密度和不同节点规模下仿真网络进行小世界判定的有效性.同时,对真实的人类脑功能性网络的小世界特性进行判定.首先,发现了不同阈值下健康志愿者(Healthy Volunteers,HV)真实脑功能网络小世界特性的变化规律.其次,通过对比分析HV与患有儿童精神分裂症(Childhood Onset Schizophrenia,COS)患者以及患有注意力不足过动症(Attention Deficit Hyperactivity Disorder,ADHD)患者的小世界特性,发现COS患者以及ADHD患者的小世界特性明显减弱.关于人类脑功能网络小世界特性的研究,为相关研究人员从网络的拓扑组织形态探索人脑的工作与连接模式提供了参考.
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