BRAPH: A graph theory software for the analysis of brain connectivity

doi:10.1371/journal.pone.0178798

.2017年8月1日；12（8）：e0178798。

doi:10.1371/journal.pone.0178798。 2017年电子收集。

BRAPH：用于分析大脑连通性的图论软件

米特·米亚尔科夫¹, Ehsan Kakaei公司¹, 乔安娜·B·佩雷拉², 埃里克·韦斯特曼², 乔瓦尼·沃尔佩^1 三；阿尔茨海默病神经成像倡议

附属公司

¹土耳其安卡拉比尔肯特大学联阿援助团国家纳米技术研究中心和物理系。
²瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡研究所神经生物学、护理科学和社会系。
^三瑞典哥德堡哥德堡大学物理系。

PMID： 28763447
预防性维修识别码： PMC5538719
内政部： 10.1371/新闻稿.0178798

BRAPH：用于分析大脑连通性的图论软件

米特·米亚尔科夫等。公共科学图书馆一号. 2017.

.2017年8月1日；12（8）：e0178798。

doi:10.1371/journal.pone.0178798。 2017年电子收集。

作者

米特·米亚尔科夫¹, Ehsan Kakaei公司¹, 乔安娜·B·佩雷拉², 埃里克·韦斯特曼², 乔瓦尼·沃尔佩^1 三；阿尔茨海默病神经成像倡议

附属公司

¹土耳其安卡拉比尔肯特大学联阿援助团国家纳米技术研究中心和物理系。
²瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡研究所神经生物学、护理科学和社会系。
^三瑞典哥德堡哥德堡大学物理系。

PMID： 28763447
预防性维修识别码： PMC5538719
内政部： 10.1371/新闻稿.0178798

摘要

大脑是一个大规模的复杂网络，其工作依赖于其各个区域之间的相互作用。在过去几年里，人们利用图论中的概念对人脑网络的组织进行了广泛的研究，其中大脑被表示为一组由边连接的节点。大脑作为连接体的这种表征可用于评估反映其拓扑结构的重要指标。我们开发了一个基于MatLab的免费软件（使用graPH理论的BRAPH-BRain分析），用于对来自结构磁共振成像（MRI）、功能核磁共振成像（fMRI）、正电子发射断层扫描（PET）和脑电图（EEG）数据的脑网络进行连通性分析。BRAPH允许构建连接矩阵，计算全局和局部网络度量，执行非参数排列以进行组比较，评估网络中的模块，并将结果与随机网络进行比较。与其他工具箱相比，它允许在不同的时间点对相同的患者进行纵向比较。此外，即使提供了用户友好的界面，程序的体系结构也是模块化的（面向对象），因此可以轻松扩展和定制。为了证明BRAPH的能力，我们在两个独立的研究中进行了结构和功能图论分析。在第一项研究中，我们使用MRI数据评估了健康对照组、健忘症轻度认知障碍患者和阿尔茨海默病患者的整体和节点网络拓扑结构的差异。在第二项研究中，利用静止状态fMRI数据，我们比较了健康对照组和轻度认知障碍的帕金森病患者。

PubMed免责声明

利益冲突声明

竞争利益：虽然ADNI和PPMI倡议获得了商业资金，但作者并未直接获得商业资金。这不会改变我们对PLOS ONE数据和材料共享政策的遵守。

数字

**图1。BRAPH软件体系结构概述。**
BRAPH由三层组成，从左到右：图表,*数据结构*和*图形用户界面*（GUI）。这些层通过单向软件接口（箭头）连接。图表包含执行图形分析的函数。在*数据结构*,*脑图集*允许定义网络的节点，队列允许定义要研究的主题并将其分为组，以及*图形分析*允许建立连接矩阵并计算网络度量；这些都是在一个对象中实现的，其功能可以通过命令行调用。对于这些对象中的每一个，都提供了一个GUI（即。*GUI脑图谱*,*GUI队列*和*GUI图形分析*). 由于这种架构，BRAPH可以很容易地进行维护、扩展和定制。

**图2。图形的类型。**
可以根据图的边权重对图进行分类(加权或*二元的*)和方向性(*定向的*或*无方向的*). 可以通过对称化将有向图转换为无向图（即通过删除有关边方向的信息），并通过阈值化将加权图转换为二值图（即为高于给定阈值的边指定值1，为低于阈值的边分配值0）。

**图3。BRAPH工作流。**
BRAPH中的图论分析工作流程和相关的图形用户界面（GUI）。A）大脑区域定义于*GUI脑图谱*.B）受试者的数据导入*GUI队列*用户可以定义组并编辑其年龄、性别和其他相关数据。C）连接矩阵在*GUI图形分析*在选择了定义相关类型的参数后，如何处理负相关系数，以及要分析哪种类型的图：D）固定密度下的二元无向图(*GUI图形分析BUD*); E）固定阈值下的二元无向图(*GUI图形分析BUT*); F）加权无向图(*GUI图形分析WU*).

**图4。对照组、MCI患者和AD患者的结构脑网络。**
从左至右：82个区域的加权相关矩阵，将密度固定为15%后的二元相关矩阵，以及来自A）对照组（CTR）、B）健忘症轻度认知障碍（MCI）患者和C）阿尔茨海默病（AD）患者的相应脑图。

**图5。全局结构拓扑中组之间的差异。**
左：对照组（CTR）和阿尔茨海默病（AD）患者之间的差异；中间：对照组（CTR）和轻度认知功能障碍（MCI）患者之间的差异；右图：轻度认知障碍（MCI）患者和阿尔茨海默病（AD）患者在A）特征路径长度、B）局部效率、C）及物性和D）模块性方面的差异。图中显示了95%置信区间（CI）的上下限（蓝色圆圈）（灰色阴影）与密度的函数关系。橙色圆圈表示各组之间的差异，如果不在CI范围内，则表示差异在统计学上显著第页<0.05. 中间的蓝色圆点，其值约为零，表示置换测试后随机组之间全球网络测量值差异的平均值。

**图6。节点结构测量中各组之间的差异。**
在FDR校正后，节点在节点度和节点局部效率上显示出组间的显著差异。橙色表示节点度量值增加，而蓝色表示减少。

**图7。对照组和PD-MCI患者的功能性脑网络和模块。**
A）认知正常（PD-CN）和C）认知轻度障碍（PD-MCI）的对照组（CTR）和帕金森病患者B）的加权连接矩阵和模块。每组确定了五个模块。

**图8。组间节点功能程度的差异。**
在FDR校正后，患有轻度认知障碍（PD-MCI）的帕金森病患者与对照组（CTR）相比，模块III或额叶-顶叶网络的区域节点度显著降低。

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[10] Damoiseaux JS、Rombouts SA、Barkhof F、Scheltens P、Stam CJ、Smith SM等。健康受试者的一致休息状态网络。美国国家科学院院刊2006；103: 13848–13853. doi（操作界面）：10.1073/pnas.0601417103-内政部-项目管理咨询公司-公共医学

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