The organization of physiological brain networks-中文翻译

【组织生理脑网络的中文翻译】这一主题涉及的是神经科学领域中复杂网络的度量方法。复杂网络理论在图论、统计物理学和非线性动力学的基础上发展，为理解和描述大脑这种庞大且复杂的网络提供了多种度量工具。以下是对这些度量方法的详细解释： 1. **积木式结构与子网络的度量**： - 聚类系数：衡量网络中三元组（即三角形）的存在，与网络的稳定性和容错能力密切相关。 - 图案和模式分析：研究网络中具有特定功能或路径连接的最小子图，如三角形是最简单的模式。 - 指数随机图分析：用于社交网络研究，通过构建复杂网络来研究简单模式的组合。 2. **连接敏感度的度量**： - 平均最短路径：测量网络中任意两点间的平均距离，反映全局连通性。 - 直径：网络中最长的最短路径，体现网络的最大跨度。 - 全局系数谱：分析网络的整体结构。 - 半径：与特征值相关，衡量网络的集中程度。 3. **定点重要性的度量**： - 度：一个节点的连接数量，是区分复杂网络类型的关键因素。 - 度分布 P(k)：描述节点度数的统计分布，如幂律分布常用于描述无标度网络。 - 向心性：反映节点在网络中的中心地位，与最短路径和顶点的邻接关系有关。 - 度相关性：研究高度节点是否倾向于连接同类节点（同配连接）还是低度节点（异配连接）。 - 偏心率：表示节点到最远节点的最短路径长度，低偏心率代表节点在中心位置。 4. **网络动态与拓扑关系的度量**： - 同步阈值：涉及网络动力学过程中的同步现象，与谱半径和度差异性（kappa）等指标关联。 - 主稳定等式：描述同步状态的稳定性，与拉普拉斯矩阵的特征值相关。 - 代数连接：拉普拉斯矩阵的第二小特征值，与网络的同步性和恢复力紧密相关。 这些度量方法在理解大脑生理网络的组织结构、功能特性和动态行为方面起着关键作用。通过对这些度量的分析，科学家可以深入研究大脑的复杂性，比如模块化结构、信息传递效率以及网络对损伤的抵抗力。这些研究对于揭示大脑的工作原理和疾病的机制至关重要，也为神经科学的发展和未来治疗策略的制定提供了理论基础。