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摘要
脑功能超网络已成功应用于脑疾病的诊断。在之前的研究中，集中通过改变超边的方法来改善超网络的构建，忽略了不同尺度的节点定义对脑功能超网络拓扑的影响。考虑到该问题，提出了基于不同尺度的脑区划分来进行脑功能超网络的创建，从而分析其对脑功能超网络拓扑和分类性能的影响。具体来说，首先，基于自动解剖标记模板，利用聚类算法和随机动态种子点的方法对大脑进行细分割；其次，基于每种节点规模下所得的平均时间序列，利用LASSO方法分别进行脑功能超网络的构建；接着分别提取功能超网络的多组局部特征(节点度、最短路径长度、聚类系数),并利用非参数检验和基于相关的方法选取每种节点规模下的差异特征；最后，分别利用支持向量机构建分类模型。分类结果显示，随着节点规模的增大，所构建的脑功能超网络分类准确率增高，在节点尺度1 501下，准确率高达95.45%。同时，多尺度融合的分类准确率优于任一尺度下的分类准确率，这表明不同尺度的节点定义会影响脑功能超网络的拓扑，在未来的脑功能超网络研究中，除了关注超边的构建方法外，应更加关注大脑划分方案的选择，而且多种基于大脑划分的尺度融合特征可以补充更多的分类信息，提高抑郁症与正常人的分类性能。此外，无论是在哪种节点规模下，多组局部属性特征的分类性能均优于单一属性的分类性能。该结果表明，多组局部属性特征可以弥补单一特征的缺失信息，从而发现更多的脑疾病生物学标志物，在有效表征脑功能超网络模型的同时，还需要多角度地量化脑功能超网络拓扑信息，这样才可增强组间差异表征能力，提高脑疾病诊断的预测能力。
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