图论（graphtheory）是分析脑连接组的有力数学工具，图论指标可以刻画脑网络的整

体行为或者局部行为。

基于图论的脑网络拓扑指标分析步骤包括：先通过使用适当的脑图谱（如AALatlas）

来计算所有脑区间的功能连接并构建静息态功能脑网络。在进行图论指标分析。

常见的图论指标有：

全局指标：

小世界属性（small-world）

最短路径（shortestlength）

集聚系数（clusteringcoefficient）

全局效率（globalefficiency）

局部效率（localefficiency）

同配性（assortativity）

同步性（synchronization）

层级性（hierarchy）等。

局部指标：

节点效率（nodalefficiency）

节点局部效率（nodallocalefficiency）

节点度中心性（nodaldegreecentrality）

节点介中心性（nodalbetweennesscentrality）

节点集聚系数(nodalclusteringcoefficient)、节点最短路径（nodalshortestlength）

等。

基于图论的脑网络拓扑指标分析示意图