论文部分内容阅读
目的 观察孤独症患者和正常人全脑功能网络的差异。方法 将30例孤独症患者和30名正常人分为两组，行静息态fMRI采集，数据进行预处理，利用自动解剖标记模板分割大脑区域，提取时间序列信号，计算脑区间的相关性。基于复杂网络理论计算各种图论指标。对两组指标进行统计分析。结果 孤独症患者全脑功能网络拓扑属性显著改变，聚类性显著降低，最短路径长度缩短；同时整体效率显著升高，局部效率/模块化和中介中心性降低。结论 与正常人相比，孤独症患者全脑网络功能整合能力升高，而功能分离能力所下降；全脑网络异常有助于理解孤独症患者