Меры сложносетевого анализа связности мозга: применение и интерпретация

Наборы данных о связности мозга представляют собой сети областей мозга, соединённых анатомическими трактами или функциональными ассоциациями. Анализ сложных сетей — новый междисциплинарный подход к изучению сложных систем — позволяет характеризовать эти сети мозга с помощью небольшого числа нейробиологически значимых и легко вычисляемых показателей. В статье обсуждаются построение сетей мозга на основе данных о связности и наиболее часто используемые сетевые показатели структурной и функциональной связности. Описаны показатели, которые по-разному выявляют функциональную интеграцию и сегрегацию, количественно оценивают центральность отдельных областей мозга или путей, характеризуют паттерны локальной анатомической сети и проверяют устойчивость сетей к повреждению. Обсуждаются вопросы сравнения структурной и функциональной сетевой связности, а также сравнения сетей между субъектами. Наконец, описан сопровождающий статью пакет для Matlab (http://www.brain-connectivity-toolbox.net), содержащий набор показателей сложных сетей и крупномасштабные нейроанатомические наборы данных о связности.