如何利用gretna软件计算脑网络全局属性(聚类系数，小世界属性，最短路径)，局部属性指标（度，度分布，节点效率），如何理解网络稀疏度

已于 2023-03-04 20:52:13 修改
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分类专栏： 脑网络的图论分析 文章标签： 聚类 matlab 图论
于 2022-06-04 19:53:46 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xj4math/article/details/125107661
本文介绍了如何利用gretna软件进行脑网络分析，包括安装软件、计算全局属性（聚类系数、小世界属性、最短路径）和局部属性（度、度分布、节点效率）。详细步骤涉及矩阵导入、网络参数设置及结果解释，特别强调了网络稀疏度的重要性。

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如何利用gretna软件计算脑网络全局属性，局部属性指标

介绍

grena工具箱被设计用于fMRI数据的图论网络分析。它是一套MATLAB函数和基于MATLAB的接口，用于常规的fMRI预处理，用于计算和统计分析最常用的网络指标，如小世界参数、效率、度、间性、关联性、层级性、同步性和模块化。
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安装gretna软件

GRETNA下载地址：gretna下载地址

下载之后打开matlab,单击MATLAB面板上的“设置路径”，或在MATLAB命令窗口中键入“路径工具”。将gretna添加到MATLAB路径中，点保存即可
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利用gretna软件计算脑网络全局属性(聚类系数，小世界属性，最短路径)，局部属性指标（度，度分布，节点效率）

在matlab命令行里输入gretna，打开软件，选择network a

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