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静息态功能脑网络核心节点评价方法及其在抑郁症分类上的应用
摘要
静息态功能脑网络（Resting-statefunctionalbrainnetworks,RSNs）是近年来神经科学领域的一个热点研究方向。本文综述了静息态功能脑网络的常见评价方法，包括基于时间序列、基于统计学、基于网络分析等方法，并重点介绍了连通度（connectivity）这一指标的应用。此外，本文还探讨了静息态功能脑网络在抑郁症分类中的应用。通过对相关文献的综合分析，得出了静息态功能脑网络在抑郁症分类中具有很大的应用潜力，可以为抑郁症的早期诊断、预测和治疗提供帮助。但目前的研究并未形成共识，需要进一步深入探讨。
关键词：静息态功能脑网络；评价方法；连通度；抑郁症分类
Abstract
Resting-statefunctionalbrainnetworks(RSNs)havebecomeahottopicinthefieldofneuroscienceinrecentyears.ThisarticlereviewscommonmethodsforevaluatingRSNs,includingtime-series-based,statistical-based,andnetworkanalysis-basedmethods,andfocusesontheapplicationofconnectivity,animportantindicator,inRSNs.Inaddition,thisarticleexplorestheapplicationofRSNsindepressionclassification.Throughcomprehensiveanalysisofrelevantliterature,itisconcludedthatRSNshavegreatpotentialintheearlydiagnosis,prediction,andtreatmentofdepression.However,thereiscurrentlynoconsensusonRSNsanddepression,andfurtherresearchisneeded.
Keywords:Resting-statefunctionalbrainnetworks;evaluationmethods;connectivity;depressionclassification
一、简介
近年来，人们对人类大脑的结构和功能进行了越来越深入的研究，相继提出了多种新的理论和方法。静息态功能脑网络（Resting-statefunctionalbrainnetworks,RSNs）是近年来神经科学领域的一个热点研究方向。RSNs指的是在大脑没有特定的任务下所表现出来的各个脑区之间的联结关系。与传统的任务型功能磁共振成像（task-basedfMRI）不同，RSNs不需要被试者进行明确的任务，而是通过对其在安静状态下的脑活动进行记录和分析，探究人脑有机构建和功能的规律。
RSNs能够提供人脑在功能层面上不同区域之间的连接和交流信息，并有助于了解人脑不同区域之间的功能整合和信息流动，进而对人脑的结构和功能进行更加全面的认识。RSNs还可以为疾病的早期诊断、预测和治疗提供帮助，例如抑郁症。因此，了解RSNs的评价方法和应用具有重要意义。
二、评价方法
2.1基于时间序列分析方法
基于时间序列（Time-series-basedmethods）是一种比较基础的分析方法。该方法通过对不同脑区的信号时间序列进行标准化处理，得到整个时间段内相互之间的相关系数和函数。其中，常用的相关系数有皮尔逊相关系数、KendallTau相关系数、Spearman's相关系数等。
2.2基于统计学分析方法
基于统计学的分析方法（Statistical-basedmethods）是一种比较常用的方法。该方法主要是利用卡方检验、T检验和方差分析等多元统计方法，评估脑网络的结构和功能。
2.3基于网络分析方法
基于网络分析的方法（NetworkAnalysis-basedmethods）是一种较为全面的分析方法，可以从整体上对脑网络结构进行分析。该方法主要有三个步骤：构建网络、度量距离和分析网络。构建网络是指将脑的不同区域作为节点进行连接，度量距离是指计算节点之间的距离（如欧氏距离、相关系数、互信息等），分析网络是指对不同节点之间的关系进行可视化、建模和模拟。
2.4连通度
连通度（Connectivity）是评估RSNs的重要指标之一，指脑区之间的功能和结构连接强度。连通度可以通过不同方法来计算，其中基于皮尔逊相关系数的函数连接法（FC）是一种常用的方法。该方法将时间序列进行标准化处理，然后通过计算不同区域间的相关系