大脑状态动力学研究分析

基于图论分析的脑网络研究表明脑网络具有小世界特性,该文介绍基于最小生成树的K-Means算法将全脑按功能划分脑区,并利用隐马尔科夫模型揭示隐藏的大脑状态以及状态间转换的规律性,为了衡量网络内聚力的程度,采用奇异值分解与滑动窗口结合的算法。揭示了在静息态下,网络间的转换是非任意的,呈现出两个不同的亚稳态网络系统。同时提供了一种衡量网络内部凝聚力的方法。