人腦結構網絡的構建

　　人腦結構網絡的構建，可以分別基於結構磁共振圖像（灰質的形態學指標， 如皮層厚度、皮層曲面積等； 藍色箭頭所示流程）和擴散磁共振圖像（白質纖維束， 綠色箭頭所示流程）。

　　人腦功能網絡，可以分別基於功能磁共振圖像（大腦功能活動的時間序列， 紅色箭頭所示流程）和腦電/腦磁信號（黃色箭頭所示流程）.

　　網絡節點定義： 結構、擴散和功能磁共振數據需要利用先驗圖譜劃分腦區或圖像體素定義網絡節點， 而腦電/腦磁數據則直接以記錄電極/通道為網絡節點。

　　網絡連接（邊）定義： 基於結構磁共振數據的網絡連接定義為網絡節點形態學指標之間的統計關係， 擴散磁共振數據通過確定性或概率性纖維跟蹤技術確定網絡節點之間的解剖連接， 基於功能磁共振及腦電/腦磁的網絡連接一般可以通過皮爾森相關、偏相關、同步似然性等計算方法度量網絡節點的神經活動信號之間的統計關係。

　　構建人腦結構和功能網絡： 可以對第3 步得到的相關矩陣進行二值化， 獲得不同閾值下的二值矩陣， 即大腦結構和功能網絡。

　　迄今為止， 結構磁共振成像已經被大量地用於研究人腦正常發育、老化和疾病過程中局部腦區形態學的變化。 值得注意的是， 目前幾項研究發現， 人腦的形態學數據中包含著大量的腦連接信息。

　　2005年， 英國的Mechelli 等人用結構磁共振成像發現人腦的某些腦區（如大腦的兩個半球區域）之間的灰質密度具有協調的變化， 研究者推測這種協調性可能與連接它們的白質纖維束（胼胝體）有關。

　　2006 年，Lerch 等人發現， 大腦皮層的Broca 和Wernicke 區（2 個與語言有關的腦區）在灰質皮層厚度上具有非常高的協調性。 為此， 他們構建了一幅皮層厚度的關聯圖， 發現該圖與人腦的弓形束（ 連接Broca 和Wernicke 區的白質纖維）圖譜具有驚人的相似性。 儘管目前我們還不清楚腦區間形態學相關性確切的生理意義， 但是一些研究已經表明這種形態特徵的協調變化可能與先天遺傳及後天的可塑性有關。

　　2007 年， He 等人採用124 人的結構像數據， 通過考察大腦皮層54 個腦區皮層厚度之間的相關性成功地構建了第一個人腦結構網絡， 並發現該網絡具有“小世界”特性， 其節點度分佈服從指數截尾的冪律分佈。 該研究首次提出了用形態學指標構建大腦結構連接組的思想， 並證實了由大腦皮層厚度相關性構建的人腦結構網絡具有“小世界”屬性， 為描述活體人腦的結構連接網絡提供了一種新的途徑。

　　2008年， Chen 等人進一步發現， 人腦皮層厚度網絡具有對應於人腦功能模塊（比如語言、記憶及視覺等）的組織模式， 表明了皮層厚度的關聯變化主要位於不同的功能模塊內。 此外， 通過比較網絡中節點和邊的介數（betweenness）,發現人腦皮層厚度網絡的核心節點主要分佈在大腦頂葉， 顳葉和額葉的聯合皮層區域， 而網絡中的大多數重要路徑則連接著不同模塊中的核心節點。

　　2008 年， Schmitt 等人建立了600個兒童被試大腦結構的遺傳相關矩陣， 通過網絡分析發現， 由遺傳因素調控的不同腦區之間的結構連接構成了一個具有“小世界”屬性的複雜網絡， 該網絡中的核心腦區主要分佈在額上回、額中回、中央前回及中央後回等區域。 Lenroot 等人用He 等人提出的方法研究了787 個健康被試的縱向結構數據，探討了大腦發育對腦結構（皮層厚度）網絡拓撲屬性的影響。 該套數據按照年齡劃分為3 組， 即兒童組（平均年齡6.9 歲）、少年組（平均年齡11 歲）和青少年組（平均年齡16.4 歲）, 分析發現3 個年齡組的被試大腦結構網絡都具有“小世界”屬性， 而且隨著年齡增長，網絡的聚類係數和等級特性都顯著增大， 表明大腦的發育與大腦結構的區域分化密切相關。

　　上述基於結構磁共振數據的研究表明， 大腦結構網絡具有“小世界”屬性和模塊化結構等拓撲屬性。基於形態學數據構建大腦結構網絡的方法為描述人腦的結構連接模式提供了一種簡單而有效的新途徑，這不僅有助於揭示人腦結構網絡的拓撲模式， 也為探索人腦結構與功能的相互關係提供了實驗依據。

　　需要注意的是，這種基於形態學數據構建大腦結構網絡的方法也存在一些侷限性。 比如， 目前腦形態學的結構網絡通常是對全腦腦區（如N<200）間連接模式的描述， n="">10000）時，上述的基於腦區水平的網絡屬性是否還能被發現呢？這些不同水平的腦網絡之間又存在著怎樣的關係？