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基于數學圖論分支的復雜網絡理論是分析復雜關系的強有力工具，近年來被廣泛應用于腦網絡成像研究中。模塊化分析是復雜網絡的典型方法，可用于檢測大尺度腦網絡結構特點。相關研究發現，人腦網絡是以模塊化進行結構與功能組織構建的，而這種基本組織結構會受到各種神經精神疾病條件的影響。 近日，中國科學院行為科學重點實驗室、中科院心理研究所腦與心智畢生發展研究中心、重慶醫科大學第一附屬醫院、西南大學心理學部、廣西師范學院和美國印第安納大學的研究人員合作，檢測了抑郁癥患者的大腦功能模塊化重組。 該研究共對46名未服藥抑郁癥患者、38名已服藥抑郁癥患者和50名健康匹配對照志愿者進行了人腦磁共振成像檢測，其中包括大腦形態影像和靜息態功能影像。研究人員通過多重尺度模塊檢測算法來探測3組志愿者的腦網絡模塊化分特性，這一算法可以在進行模塊劃分時，通過調節相關參數來控制模塊劃分的分辨率，從而精細地進行模塊化重組檢測。就像將腦網絡想象成一個大城市，......閱讀全文
基于數學圖論分支的復雜網絡理論是分析復雜關系的強有力工具，近年來被廣泛應用于腦網絡成像研究中。模塊化分析是復雜網絡的典型方法，可用于檢測大尺度腦網絡結構特點。相關研究發現，人腦網絡是以模塊化進行結構與功能組織構建的，而這種基本組織結構會受到各種神經精神疾病條件的影響。 近日，中國科學院行為科學