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一、基于结构磁共振（sMRI）的高精度脑形态网络构建与拓扑分析，关键步骤如下：

1. 数据预处理与特征提取

（1）组织分割：采用高精度算法将sMRI数据分割为灰质（GM）、白质（WM）和脑脊液（CSF）。

（2）空间平滑：对灰质进行平滑（FWHM=6mm）。

（3）脑区划分：基于AAL（90区）、HOA（112区）等图谱，提取各区域灰质体积（GMV），构建概率密度函数（PDF）。

2. 脑网络构建与优化

（1）相似性计算：采用KL散度量化脑区间的形态学关联，生成全连接相似矩阵。

（2）网络优化：通过稀疏化生成二值及加权网络。

3. 多维度拓扑分析

（1）全局指标：计算小世界性（σ）、效率（Eglob/Eloc）等指标，评估网络整合与分化。

（2）节点指标：采用度中心性、介数中心性等识别关键脑区，揭示个体差异。

（Wang et al., 2016）

二、高分文献力证：个体形态学脑网络的临床应用突破

（1）异常形态网络模式在理解注意缺陷/多动障碍儿童的大脑成熟效应中的关键作用

《European child & adolescent psychiatry》（2023，IF=6）

（2）异常的形态网络模式对自闭症谱系障碍的神经病理学有关键影响

《Human brain mapping》（2020，IF=4.8）

三、为什么基于sMRI的个体形态脑网络分析通常很困难？

传统分析流程存在三大核心痛点：

• 流程碎片化严重：需跨多平台操作（SPM/CAT12/GRETNA等），从DICOM到网络拓扑指标需经历10+处理步骤，工具包分散。

• 计算资源黑洞：单个被试数据处理需2-3小时（受限于CPU单线程运算），百例分析往往需要多天等待。

• 结果可视化困境：网络拓扑指标（小世界性/效率等）与形态特征难以统一呈现，缺乏交互式可视化方案。

  
  

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