详解不同模态脑网络的五种构建方式：功能脑网络、结构脑网络、白质纤维束网络、加权脑网络、二值网络

（1）功能脑网络

• 首先，获取了每个脑区的信号序列。
• 其次，计算任意两个信号序列间的相关（皮尔逊相关）。
• 把脑区视为节点，相关值视为边，连接边和节点就构造好了功能网络。

（2）结构脑网络的2种构建方式：

方式1：假定我们有100名被试，计算出红色脑区和蓝色脑区的平均灰质密度值（GMV），得到了100个红区的GMV和100个蓝区的GMV。把红区的100个GMV值和蓝区的100个GMV值做相关，就得到了红区和蓝区的相关值，也就是红区和蓝区的连边。当我们把所有脑区间的GMV相关计算出来后，就得到了所谓的结构共变脑网络。

方式2：假设每个被试都每隔三个月扫描一次T1像，至今扫描了12次。那么对每个被试的红蓝脑区，可分别计算出12个GMV值。对红蓝脑区的12个GMV值做相关即得到红蓝脑区间的连接值。

（3）白质纤维束脑网络：

• 首先，基于DTI成像，使用纤维追踪技术（以确定性纤维追踪为例）可以追踪出两个脑区间的纤维束。
• “如果两个脑区间存在纤维束，就认为它们之间存在连接，连接强度即为纤维束数量。也就是说，在确定性纤维追踪