18、社交网络与机器学习：探索复杂疾病与健康预测

社交网络与机器学习：探索复杂疾病与健康预测

1. 使用社交网络分析探索阿尔茨海默病网络

阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）是一种逐渐恶化的神经退行性疾病，影响大脑的不同区域。为了更好地理解这种疾病的进展，研究人员利用社交网络分析方法，如社区发现、最大团分析、度分布和中心性度量，来观察大脑区域在不同疾病阶段的连接变化。

1.1 数据来源与处理

研究数据来源于阿尔茨海默病神经成像计划（ADNI）数据库，涵盖了四个诊断阶段的网络数据：
- 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）
- 阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）

1.2 关键发现

通过对五个脑叶（额叶、顶叶、颞叶、枕叶和岛叶）的分析，研究发现了九个感兴趣区域（ROIs），其中颞叶和额叶区域的连接变化最为显著。例如，在eMCI阶段，除了额叶区域外，所有区域的新连接数量激增。此外，左半球节点之间的重组比右半球节点更多，这表明疾病进展对左右脑的影响存在不对称性。

1.3 社交网络分析方法

为了分析这些变化，研究人员使用了以下几种社交网络分析方法：
- 社区发现 ：识别紧密相连的节点群体。
- 最大团分析 ：寻找完全连接的子图。
- 度分布