Det är välkänt att de flesta hjärnsjukdomar är komplexa sjukdomar, såsom Alzheimers sjukdom (AD) och schizofreni (SCZ). I allmänhet kan hjärnregioner och deras interaktioner modelleras som komplexa hjärnnätverk, som beskriver mycket effektiv informationsöverföring i en hjärna. Därför spelar komplexa hjärnnätverksanalys en viktig roll i studiet av komplexa hjärnsjukdomar. Med utvecklingen av icke-invasiva neuroimaging och elektrofysiologiska tekniker, kan experimentella data produceras för att bygga komplexa hjärnnätverk. Under de senaste åren har forskare funnit att hjärnnätverk som konstruerats med hjälp av neuroimeringsdata och elektrofysiologiska data har många viktiga topologiska egenskaper, såsom småvärldsegendom, modularitet och rik klubba. Ännu viktigare är att många hjärnsjukdomar har visat sig vara förknippade med de onormala topologiska strukturerna i hjärnnätverken. Dessa fynd ger inte bara ett nytt perspektiv för att utforska de patologiska mekanismerna för hjärnsjukdomar, utan också vägledning för tidig diagnos och behandling av hjärnsjukdomar. Syftet med denna undersökning är att ge en omfattande översikt för komplexa hjärnnätverksanalys och dess tillämpningar på hjärnsjukdomar.
Hjärnnätverksanalys har varit ett framväxande forskningsområde REF.
Complex Brain Network Analysis and Its Applications to Brain Disorders: A Survey
{'venue': 'Complexity', 'journal': 'Complexity', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}