基于静息态fMRI的人脑功能网络的小世界特性

黄文涛，冯又层

（1.中南民族大学 电子信息工程学院，武汉 430074；2.中南民族大学 武汉神经科学和神经工程研究所，武汉 430074）

人脑约有1 000亿个神经元，是一个开放的自组织的复杂巨系统，功能分化与功能整合是其两大基本组织原则.人们一直采用如脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）和功能磁共振成像（fMRI）等非侵入式探测手段来观测人脑在任务或静息下的信号，探索人脑的结构和功能组织模式，特别期望能服务于客观准确的对一些“连接失调”脑神经精神疾病［1］（如阿尔兹海默病、癫痫以及精神分裂症等）进行早期诊断、预防和药物治疗评估.

一方面随着技术的进步，特别是3T（特斯拉）的普及，甚至是7T甚高场fMRI的推出，其空间分辨率得到提高，时间分辨率也得到极大改善；另一方面随着静息状态脑功能研究的很多优点逐步被人们认识到（以数据驱动进行研究，不需要丰富的先验性知识以便去验证某个假设；能探索消耗所谓“暗”能量的脑自发性神经活动；方便对一些特殊人群进行数据采样等），利用Ogawa等人开创的血氧水平依赖的fMRI技术来探索静息状态下的人脑功能网络成为目前的研究热点，以致人们类似人类基因组学提出了所谓的“千人功能连接组学”［2］.

目前以探索节点和边的拓扑关系的复杂网络（complex networks）理论已经成为一门横跨多个研究领域的新的科学.复杂网络也在生物医学领域得到广泛的应用，具体在脑结构、功能和效用网络的探索上取得了初步的成果.脑功能……