6、人工智能与图论在神经系统疾病诊断中的应用

人工智能与图论在神经系统疾病诊断中的应用

1. 图论在脑网络解读中的应用

在过去十年里，众多研究人员投身于图论在脑连接性方面的应用研究，采用了多种方法和不同类型的数据集。图论中的图有两种呈现形式：无向图，其边没有特定方向；有向图，边具有特定方向。

图论能够简化复杂的人类脑网络，助力神经系统疾病的分析。功能磁共振成像（fMRI）数据集可被划分为描述大脑区域的节点网格，边则描述节点间的功能连接。从数学角度看，图论的相关矩阵代表不同节点（大脑区域）间的连接性。图论中的边可以是加权的或无权的，加权边体现密度、大小或相干网络，无权边则对加权边应用阈值。这些连接代表有效、解剖或功能连接。利用图论评估fMRI数据有助于诊断如阿尔茨海默病（AD）、多发性硬化症（MS）、重度抑郁症（MDD）、强迫症（OCD）、注意力缺陷多动障碍（ADHD）等神经元疾病。

在数据处理中运用的图论方法，是将脑网络转换为相应的图指标。有多种工具包可提取图指标，如GraphVar、图论网络分析工具包（GRETNA）、图分析工具包（GAT）等。以下是一些重要的图指标：
- 节点度 ：在无向图中，节点度是与相应节点相连的边的数量；在有向图中，一个特定节点有入度和出度，入度表示进入该节点的边的数量，出度表示从该节点出去的边的数量。
- 特征路径长度 ：是图中给定节点间最短路径的平均边数，可全局和局部计算。局部上，它是网络中一个节点到所有其他节点的最短路径长度。图的效率与特征路径长度成反比，即特征路径长度越短，效率越高。其计算公式为：
[l = \frac{1}{n(n - 1)}\sum d(v_i, v_j)]