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

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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言总结 前言 gretna是一个基于图论进行脑网络分析（包括结构和功能网络）的工具包，前面我已经使用FSL和PANDA得到了FA矩阵，那么接下来我就使用FA矩阵进行图论分析，计算结构网络的网络拓扑属性包括:聚类系数(clustering coefficient)、最短路径长度(shortest path length)、小世界属性包括标准化聚类系数(normalized clustering coefficient)、标准化最短
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09-26 1384
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global efficiency & nodal efficiency：global efficiency 也是评价网络整合能力的，但是要更真实有效，它评价的是网络内所有子网络系统整体的信息传递效率。degree centrality 只评价连接，不评价质量，例如节点J 具有很高的degree centrality，是因为它的邻接节点具有很多degree而不是它本身。即，有多个功能区域而用很短的路径连接这些功能区域，因此小世界网络是整合的又是分离的。直接相连的两点，连向第3个点后，再连接其他点的概率。
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