静息态脑功能网络的社团结构研究

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1、静息态脑功能网络的社团结构研究王艳群，李海芳*，郭浩，陈俊杰(太原理工大学计算机科学与技术学院，太原030024)(*通信作者电子邮箱sxlhf123@163．com)摘要:为了探索人脑的工作机制，提出将社团划分算法应用于人脑功能网络。利用功能磁共振(fMRI)采集28名健康被试静息态脑功能数据，构建了基于时间序列的脑功能网络;根据模块度和网络全连接理论对网络中的边数划定阈值范围，利用层次聚类算法和贪心算法对脑网络进行社团划分，实验结果证明两种算法的划分结果基本一致，验证了人脑功能网络具有模块化结构;进而分析了脑网络社团结构在跨阈值范围内的差异化表现

2、，提出了研究脑功能网络的边数有效阈值范围是180至320条边。挖掘脑网络的社团结构有助于研究脑病变机理，以辅助脑疾病的诊断治疗。关键词:复杂网络;社团结构;跨阈值;脑功能网络;模块度中图分类号:TP18文献标志码:AResearchintocommunitystructureofresting-statebrainfunctionalnetworkWANGYan-qun，LIHai-fang*，GUOHao，CHENJun-jie(CollegeofComputerScienceandTechnology，TaiyuanUniversityofTec

3、hnology，TaiyuanShanxi030024，China)Abstract:Thecommunitydetectingalgorithmwasappliedtohumanfunctionalnetworktoexplorethemechanismofhumanbrain．Thebrainfunctionaldataof28healthysubjectswerecollectedbyfunctionalMagneticResonanceImaging(fMRI)，andthebrainfunctionalnetworkofhumanbeing

4、sbasedontimeserieswasconstructed．Athresholdrangeofverticesinthenetworkwasdesignatedaccordingtomodularityandfullconnectednetworktheory．Thecommunitystructuresweredetectedbyusingthehierarchicalclusteringalgorithmandthegreedyalgorithmrespectively，andtheexperimentalresultsshowthatsi

5、milarcommunitystructureshavebeenobtained．Thendifferentperformancescanbeexploredacrossthethresholdbyanalyzingthemodularity．Aneffectivethresholdrangeofverticesbetween180to320inbrainnetworkwasproposed．Exploringthecommunitystructureishelpfultocomprehendthemechanismofbrainlesions，wh

6、ichprovidesatoolfordiagnosisandtreatmentofbraindiseases．Keywords:complexnetwork;communitystructure;cross-threshold;brainfunctionalnetwork;modularity0引言如果将现实世界中复杂系统内部的各个元素抽象为节点，元素之间的关系抽象为边，那么这些抽象的节点和边就可以构成复杂网络。复杂网络反映了系统的拓扑结构，且有一个共同性质———社团结构。社团是网络中节点的集合，一个复杂网络是由若干社团构成的。社团中的节点之间连接

7、紧密，而社团之间的节点连接稀疏。社团也被称为簇、模块。社团是复杂系统层次和模块结构的标志。近年来，各国的学者提出了多种复杂网络社团划分算法。Girvan等提出基于边介数的分裂式层次聚类算法［1］，用于划分美国大学足球队比赛关系网。Newman提出基于贪婪法思想的快速GN算法，Clauset等在快速GN算法的基础上，提出了贪心算法［2］，并成功用于分析Amazon．com网上书店中网页的链接关系网络。静息态脑功能网络是一种典型的复杂网络，研究其社团结构对分析人脑解剖结构和各脑区功能之间的协作关系有非常重要的意义。在网络社团划分中，适当设定静息态脑功能网

8、络边数的阈值范围，直接影响社团划分结果。本文利用fMRI采集数据，构建人脑静息态功能网络，根据模块度和网络