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脑功能网络可视化算法设计与工具实现

脑功能网络可视化算法设计与工具实现

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作者：李雨尧西南交通大学

学位级别：硕士

人脑功能网络研究是最近一二十年生物学领域的重要课题。作为数据分析的重要手段,复杂网络可视化在脑科学研究中扮演着重要的角色。可视化能够形象直观地呈现网络结构,人们能够轻易地从中掌握网络信息,为研究人脑结构及原理提供帮助。... 详细信息

人脑功能网络研究是最近一二十年生物学领域的重要课题。作为数据分析的重要手段,复杂网络可视化在脑科学研究中扮演着重要的角色。可视化能够形象直观地呈现网络结构,人们能够轻易地从中掌握网络信息,为研究人脑结构及原理提供帮助。本文从布点算法和可视化压缩算法两个角度讨论了复杂网络可视化技术的发展现状,以及将现有方法用于脑功能网络可视化存在的问题。在此基础之上,本文提出了一种改进型的布点算法,实验表明其能够稳定地生成边交叉少的可视化网络布局,适合用于脑功能网络研究中常见的多网络比较场景。其次,本文提出一种新的社团发现算法,可对原始网络循环地划分和合并社团,构建出一个多层次、不同粒度的树状结构。可视化此树状结构能够在保留网络局部细节信息的同时缩减网络规模,缓解大规模网络可视化压力。实验表明,采用新的社团发现算法构建的树状结构具有更加明显的层次感和合理的中间过渡。最后,整合相关技术,利用开发库NetworkX和graph-tool设计实现了一个专用于脑功能网络的可视化工具,不仅具有简洁易用的用户界面,能直接读取用户在Matlab中处理大脑数据得到的网络数据,而且还实现了常见的布点算法,并针对节点度、Hub节点等传统上采用统计方法度量的网络属性设计了可视化优化方案,力争在可视化阶段呈现尽可能多的网络信息。另外,该工具还包含许多交互功能,允许用户对可视化结果进行探索和修改,具有良好的实用性。

关键词：脑功能网络复杂网络可视化布点算法网络规模压缩可视化工具

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