大脑结构和功能复杂网络的图论分析——回顾复杂大脑网络的各种实验方法（包括人类的结构和功能MRI，扩散张量成像，磁脑图和脑电图），介绍图论的基本原理

复杂大脑网络:结构和功能系统的图论分析

文章Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems

摘要| 基于图论的复杂网络定量分析的最新进展已迅速转化为大脑网络组织的研究。 大脑的结构和功能系统具有复杂的网络功能，例如小世界拓扑，高度连接的中心和模块性，无论是在人类神经成像的全脑范围内，还是在非人类动物的细胞范围内。 在本文中，我们回顾了研究复杂的大脑网络的各种实验方法（包括人类的结构和功能MRI，扩散张量成像，磁脑图和脑电图）的研究，并对图论的基本原理进行了介绍。 我们还将重点介绍在这个快速发展的领域中的未来发展将要解决的一些技术挑战和关键问题。

基本术语

图论：数学的一个分支，处理图的形式描述和分析。 图简单定义为通过连接（边）连接的一组节点（顶点），并且可以是有向的或无向的。 在描述实际系统时，图论可以提供系统元素及其相互作用的抽象表示。

复杂网络: 对具有某些拓扑特征的网络的非正式描述，例如高聚类，小世界，高度节点或枢纽的存在，同配性，模块性或层次结构，这些特征不是典型的随机网络或规则网络。 根据这个定义，大多数现实生活中的网络都是复杂的，因此对复杂网络的分析形成了系统生物学的重要方法论工具。

邻接矩阵: 邻接矩阵表示图中每对节点之间的边数。 对于大多数大脑网络，邻接矩阵被指定为二进制——也就是说，每个元素要么是1（如果节点之间有边），要么是0（如果没有边）。 对于无向图，邻接矩阵是对称的。

连通性：在大脑中，连通性可以描述为结构，功能或有效连接。 结构连接表示解剖链接的网络，功能连通性表示系统元素之间的对称统计关联或依存关系，有效连接表示元素之间的直接的或因果关系。

微电路：由特定细胞类型和突触连接组成的神经元网络，通常以模块化结构排列，并能够生成功能性输出。

连接体： 神经系统各要素之间结构连接的完整描述。

扩散张量成像（DTI）：一种MRI技术，利用水通过大脑中有髓神经纤维的受限扩散来绘制大脑区域之间的解剖连通性。

扩散光谱成像：一种类似于DTI的MR