31、社交网络分析的实验结果：探索阿尔茨海默病网络

社交网络分析的实验结果：探索阿尔茨海默病网络

1. 实验设计

社交网络分析（Social Network Analysis, SNA）是一种强大的工具，可用于理解复杂系统中的关系和互动。在医学领域，SNA被用于研究大脑功能连接的变化，特别是在阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）等神经退行性疾病中。本章将详细介绍如何使用SNA方法来探索阿尔茨海默病网络，并展示实验结果。

1.1 数据来源与预处理

实验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。这些阶段包括：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）。每个阶段的数据集包含来自大脑五个叶（额叶、顶叶、颞叶、枕叶和岛叶）的功能连接信息。

为了确保数据的质量，我们进行了以下预处理步骤：
- 去除噪声 ：通过过滤掉低质量的扫描数据，确保数据的可靠性和一致性。
- 标准化 ：将所有数据转换为统一的坐标系统，以便进行比较。
- 特征提取 ：从每个阶段的网络中提取关键特征，如节点度、中心性和社区结构。

1.2 实验方法

实验采用了多种SNA方法来分析不同阶段的大脑功能连接变化。具体方法包括：