腦功能網(wǎng)絡(luò)可視化算法設(shè)計與工具實現(xiàn).pdf

1、人腦功能網(wǎng)絡(luò)研究是最近一二十年生物學領(lǐng)域的重要課題。作為數(shù)據(jù)分析的重要手段，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化在腦科學研究中扮演著重要的角色。可視化能夠形象直觀地呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，人們能夠輕易地從中掌握網(wǎng)絡(luò)信息，為研究人腦結(jié)構(gòu)及原理提供幫助。
　　本文從布點算法和可視化壓縮算法兩個角度討論了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，以及將現(xiàn)有方法用于腦功能網(wǎng)絡(luò)可視化存在的問題。在此基礎(chǔ)之上，本文提出了一種改進型的布點算法，實驗表明其能夠穩(wěn)定地生成邊交叉少的可視化網(wǎng)絡(luò)

2、布局，適合用于腦功能網(wǎng)絡(luò)研究中常見的多網(wǎng)絡(luò)比較場景。其次，本文提出一種新的社團發(fā)現(xiàn)算法，可對原始網(wǎng)絡(luò)循環(huán)地劃分和合并社團，構(gòu)建出一個多層次、不同粒度的樹狀結(jié)構(gòu)?？梢暬藰錉罱Y(jié)構(gòu)能夠在保留網(wǎng)絡(luò)局部細節(jié)信息的同時縮減網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，緩解大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)可視化壓力。實驗表明，采用新的社團發(fā)現(xiàn)算法構(gòu)建的樹狀結(jié)構(gòu)具有更加明顯的層次感和合理的中間過渡。最后，整合相關(guān)技術(shù)，利用開發(fā)庫NetworkX和graph-tool設(shè)計實現(xiàn)了一個專用于腦功能網(wǎng)絡(luò)的可視化工具