13、使用社交网络分析探索阿尔茨海默病网络

使用社交网络分析探索阿尔茨海默病网络

1. 引言

阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）是一种退行性疾病，其特征是大脑不同区域的变化速率不同，导致病情逐渐恶化。许多功能性脑连接发生变化，但这一过程本身尚不为人充分理解。为了更好地理解大脑的逐渐恶化，研究人员尝试通过定位大脑五个叶在疾病不同阶段显示出显著连接变化的区域。本文将探讨如何利用社交网络分析方法来观察这些变化，从而揭示阿尔茨海默病的潜在机制。

2. 方法

2.1 数据来源

本研究使用了从阿尔茨海默病神经成像计划（Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, ADNI）数据库中提取的四个诊断阶段的网络数据，分别是正常（Normal）、早期轻度认知障碍（early Mild Cognitive Impairment, eMCI）、晚期轻度认知障碍（late Mild Cognitive Impairment, lMCI）和阿尔茨海默病（AD）。这些数据涵盖了大脑五个叶的连接信息，为研究提供了坚实的基础。

2.2 社交网络分析方法

社交网络分析（Social Network Analysis, SNA）是一种强大的工具，可以揭示复杂系统中的结构和模式。本研究中使用了以下几种社交网络分析方法：

• 社区发现 ：识别网络中的紧密连接的节点群组。
• 最大团分析 ：找出网络中完全连接的子图。
• 度分布 ：统计每个节点