关于本研究专题
背景
大脑的功能与完整性不仅源于单个区域的特性，更根本地取决于将这些区域连接成复杂网络的错综复杂连接网络。近年来，网络科学与拓扑分析方法为理解这些连接及其形成模式如何关联健康脑功能与神经系统疾病提供了强大新视角。
结构连接与功能网络分析（包括图论、网络映射和拓扑数据分析等方法）使研究者能够识别连接组织与中断如何关联阿尔茨海默病、癫痫和自闭症谱系障碍等疾病。这些方法可帮助发现传统局部技术难以检测的脑组织细微变化。
尽管取得显著进展，如何将网络与拓扑见解转化为临床实践、以及这些框架能否提供可靠的疾病进展生物标志物或预测模型，仍存在重要问题。学界日益关注整合数学、神经科学、数据科学和工程学等跨学科方法，以深化对脑结构及其疾病变化的理解。
本研究专题旨在汇集聚焦网络结构、组织与拓扑的研究成果，以增进对脑部疾病的认识。核心问题包括：
- 如何通过绘制结构与功能连接变化增强神经系统疾病的诊断或监测能力？
- 与标准分析技术相比，网络与拓扑方法提供了哪些新见解？
- 如何将基于网络的度量指标与组织模式转化为具有临床意义的生物标志物？
- 网络科学应用于神经科学与神经病学的当前挑战与未来方向是什么？
我们欢迎原创研究、综述、方法论论文、案例研究及理论贡献，主题包括但不限于：
- 脑部疾病网络与拓扑生物标志物的识别与阐释
- 网络方法与传统神经科学方法的对比研究
- 临床与研究场景中网络视角应用的案例研究
- 数学、神经科学、工程学与计算机科学在脑连接研究中的跨学科整合
- 健康与疾病状态下脑网络可视化、量化及映射的进展
- 网络神经科学未来方法创新展望
关键词：脑网络、结构连接、网络科学、拓扑数据分析、图论、脑部疾病、生物标志物、神经连接、神经影像、临床神经科学
文章类型与费用说明
本研究专题接受以下文章类型：
- 简明研究报告
- 病例报告
- 临床试验
- 社区案例研究
- 数据报告
- 综述
- 原创研究
- 方法论论文
经外部编辑严格同行评审后录用的文章，将向作者、机构或资助方收取出版费用。
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