颈动脉狭窄（carotid artery stenosis, CAS）指各种因素导致颈动脉管腔狭窄，其中动脉粥样硬化是最常见的原因，近颈段颈内动脉是颈动脉粥样硬化最常见的部位^[1]。斑块脱落形成栓子，造成短暂性脑缺血发作（TIA）或卒中。据统计，全球30～79岁人群中约21%有颈动脉斑块，1.5%有颈动脉狭窄 ^[2]。目前诊断颈动脉狭窄主要依靠影像学检查，如颈动脉超声（CUS）、血管成像技术（CTA、MRA）等，MRA对重度狭窄的诊断能力优于CUS，CTA或CUS能更好地显示壁斑负荷，DSA被视为诊断颈动脉狭窄程度的“金标准”^[3-4]。颈动脉狭窄患者会出现脑白质微结构改变及认知障碍，常规影像学检查虽可直观判断狭窄程度，但无法解释颈动脉狭窄导致的脑白质病变及认知障碍。基于图论的复杂网络理论，分析多种网络拓扑属性参数，为解释颈动脉狭窄患者脑白质病变及认知障碍提供了新见解。

无论构建哪种网络，均需定义节点及与其连接的边。目前对于节点及边的定义尚无统一标准，通常根据研究者的研究目的自行确定，这也导致即使同一患者，不同的定义方式会构建出不同的脑网络，网络参数也会有差异。弥散张量成像（DTI）是目前唯一可以无创追踪体内水分子运动的MRI技术，反映不同组织的各向异性程度，各向异性（FA）被认为是白质微结构完整性的可靠标志^[5-6]。DTI通过追踪和连接体素重建白质纤维，揭示大脑结构连接，构建白质纤维束网络^[7]。利用功能磁共振、自发或诱发的脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）等手段计算统计相关性构建及分析功能网络。节点通常被识别为宏观上具有相似功能属性及共享连接的脑区。由于成像工具分辨率限制，将大脑网络分析限制在毫米级以上的节点上^[8]。边表示2个节点之间的配对关系或互动关系，其有3种连接类型：结构连接、功能连接以及有效连接。通过DTI确定性或概率性追踪纤维束之间的连接，形成结构连接；而功能连接指空间上不同间距大脑区域信号之间的时间相关性，静息状态功能磁共振成像已成为功能网络分析的重要基础；基于模型和数据的方法学研究表明，功能水平的连通性可以部分由结构水平预测，但仍不能肯定结构与功能拓扑属性之间存在一一对应关系；有效连接在特定网络模型下，节点之间可无直接轴突相连而发生影响，但其会随实验环境及被试状态变化，其在功能整合分析中有效连接越来越重要^[9]。这3种连接在微观尺度（神经元）、中尺度（神经元集）、宏观尺度（脑区）中均可构建，宏观和微观并非绝对尺度，而是取决于实验技术及数据分析方法^[9-10]。图论赋予了网络量化属性，极大丰富了对结构和功能的客观描述，利用图论参数分析复杂网络的拓扑关系已成为研究网络的重要手段^[10]。

描述网络的图论指标主要包括2组：全局属性和局部属性。在不同的尺度上进行研究，可以获得局部（节点）和全局（网络范围）尺度上的属性。节点度量包括节点度或强度等，计算节点度是检测网络中枢纽最简单的办法。而全局度量表示网络范围内的属性，如路径长度或效率。长度和效率最自然地应用于结构连通性。而对于功能连接，由于其本质是神经时间序列之间的关联，则具有不同的解释^[11]。复杂网络理论揭示了关于人脑网络拓扑结构中比较有意义的属性，如小世界性、模块化和高度集中的枢纽等^[12]。

小世界属性被定义为高聚类系数和短路径长度的整合，其经济地嵌入神经网络系统，被认为是一个广泛存在、功能上有价值的属性。大多数对“小世界”属性的研究还仅限于二元图，随着纤维束追踪精度不断提高，要求采用更复杂的技术，对连接体进行加权图建模。在此基础上，Bassett和Bullmore等^[13]正深入研究加权小世界的大脑网络中弱连接和强连接的功能价值。模块化是指将网络分为不同的模块，其内部节点间的藕连强度明显强于外部模块间。另外，与非同位区域相比，左、右半球的同位区域显示出强烈的半球间相互作用，这种半球间的连接强度并不均匀，而是存在一定的梯度关系^[14]。Sporns和Betzel等^[15]总结了模块化在大脑进化、布线最小化、功能专门化和复杂动力学方面具有潜在功能。目前检测和比较模块化最流行的方法是模块最大化，但亦存在偏差和限制。Zamani Esfahlani等^[16]通过直接修改模块化矩阵，结合脑网络的现实特征，包括连接之间的空间依赖性和连接之间统计关系，拓宽和扩展模块化最大化框架。研究者们发现网络中某些中心节点之间的互连比非中心节点更紧密，由此提出了富人俱乐部的概念，所有大脑区域至少有一个连接与富人俱乐部节点相连，表明富人俱乐部在全球信息传递特别是长距离传递起关键作用。脑网络受损，尤其是针对性地损伤富人俱乐部，网络效率指标会降低^[17]。Van Den Heuvel等^[18]研究发现节点之间所有最小短路径中，有69%穿过富人俱乐部，其连接成本占总通信成本的40%，体现其高容量、高成本的特点。然而大脑连接组不是为了最小化连接成本或最大化有利的拓扑特性（如效率或稳健性）而优化的，Bullmore和Sporns等^[19]认为大脑网络组织是网络的物理成本和拓扑结构的适应价值之间经济权衡的结果。疾病对认知功能的损害或丧失往往优先影响网络中成本最高的部分，而这些部分对综合处理和适应性行为也是最重要的。

目前对于颈动脉狭窄患者的脑网络研究，主要集中在颈动脉狭窄患者缺血性脑白质病变（WML）与认知障碍的关系^[20]，而关键在于确定WML早期如何影响认知功能；也有许多研究聚焦在运用复杂网络理论分析网络连接异常导致的功能障碍。

认知障碍是不同因素之间复杂互动的最终结果，其影响因素包括侧支循环、脑血流动力学状态、脑连接和促炎症状态等^[21]。无论是大脑结构网络还是功能网络，都被认为是具有“小世界”属性。Wang 等^[22]研究发现，WMLs患者的小世界属性发生了改变，局部和全局效率均降低，这表明白质损伤后的建设性重建，且网络效率与认知障碍的程度明显负相关，表明对小世界特性的图论分析有可能被用来评估WMLs患者认知障碍的进展。Avelar等^[23]在分析患者脑白质（WM）损害时，在VBM（宏观结构）和DTI（微观结构）都观察到，GM萎缩发生在ACS同侧的额叶和颞叶，即完全在由颈动脉供应的区域，与对照组相比，患者组存在双侧和弥漫性WM萎缩。然而，当同侧半球与对侧半球比较时没有明显差别。总之，ACS与狭窄同侧的GM萎缩有关；相反，ACS患者的双半球和对称性的WM异常可能与心血管风险因素有关。这表明颈动脉狭窄的确可能导致细微的白质和灰质结构损伤，但其发生机制仍未明确，可能与低灌注有关。在此基础上，Porcu等^[24]基于图论分析了不同白质病变的数量和负担对中重度ICA狭窄患者的大脑网络连接的影响，白质高信号数量的影响导致右小脑平面（PP）、左小脑第3小叶（Cereb3）和右侧伏隔核的局部效率降低；负担的影响导致左颞部、枕叶梭形皮质和楔前区的整体效率降低，以及楔前区平均路径长度增加，可能是患者普遍出现的情绪和认知障碍的部分原因。Herweh等^[25]对15名单侧重度ICAS患者研究发现患侧和对侧半球之间的DTI定量参数（FA、MD）没有明显差异。以上研究为理解白质病变与认知障碍的相关性提供了重要的依据，即便诸多研究表明白质病变与认知障碍相关，但也要考虑颈动脉狭窄程度、疾病所处时期以及网络构建方式的影响。

许多中、重度颈动脉狭窄乃至闭塞患者由于侧支循环的开放，并无临床症状。“无症状”颈动脉狭窄（ICAS）并非完全无症状，可能会出现认知障碍，其不仅是卒中的重要危险因素，而且可能是认知障碍的可调节危险因素^[26]。近年来，研究者们采用多种方法探究颈动脉狭窄患者网络连通性与认知障碍之间的关系，试图阐明患者发生认知功能改变的病理生理机制，寻找影像学标记。Cheng等^[27]通过对17名重度ACS患者和26名健康对照的神经心理学表现、DTI和fcMRI的研究，发现患者的全脑平均FA和FC显著降低，尤其是与认知相关的FPN、DMN中枢连接中断，证明重度ACS患者的结构和功能连接中断与认知障碍相关，FA成为认知表现和皮质网络效率有关的白质完整性的血流动力学独立指标。同样的，Wang等^[28]发现ACS患者左额回脑血流量减少，其是调节认知的关键区域；左侧海马区的NAA/Cr比率下降；DMN的后扣带回（PCC）连通性降低。Chang等^[29]综合分析了单侧重度颈动脉狭窄患者功能网络连通性，狭窄侧半球功能连通性降低主要体现在节点度和局部效率上。全局效率、特征路径长度和模块化与神经心理学测试表现高度相关，可作为颈动脉狭窄患者认知功能恶化的潜在预测因子。Avirame等^[30]利用脑血管舒缩反应性（VMR）评估脑自动调节功能，发现颈动脉重度狭窄或闭塞患者的VMR降低与同侧多个纤维束的白质微结构损伤以及双侧网络连通性降低存在关联。血流动力学受损导致网络连通性的不对称和中断，可能是认知功能障碍的线索。脑连接组指纹作为脑网络分析中一个有影响力的新领域正在迅速崛起，Sorrentino等^[31]通过从疾病的功能连接体中提取个体连接特征，预测个体认知障碍，有望将其将其作为临床前诊断工具，以数据驱动的方式将特定网络与特定认知功能或大脑状态联系起来。

磁共振成像设备已作为临床诊断的高端影像设备，但存在检查时间长、测量误差及像处理时存在检测人员主观判断等局限^[32]。DTI仍是绘制人体结构大脑连通性的唯一工具，这种方法也存在固有局限性，它与组织微观结构的关系并不直接对应^[33]。未来纤维束成像算法最重要的目标是提高重建现有纤维束的完整空间范围的能力，同时更好地控制假阳性连接。解剖学、先进的弥散微结构建模和多模态成像更紧密的整合有助于解决模糊性问题，并克服当前的纤维束成像的限制^[34]。除此之外，不同的构建方法对颈动脉狭窄患者脑结构网络测量至关重要，其影响主要源于节点数和平均度，而现有的校正及配准方法均无法提高不同大小和密度的网络之间的可比性，通过优化方法，构建和分析DSI、DKI、HARDI等对复杂纤维束更有生物学意义的白质纤维束追踪技术可能是未来最有吸引力的策略^[35]。如何将多模态MRI成像技术更有效的结合从而深入研究结构-功能对应关系，阐明不同构建方法对颈动脉狭窄患者脑网络一致性及差异性的影响；定量评价不同程度颈动脉狭窄患者脑网络拓扑参数的变化趋势和幅度，确定敏感且特异的影像学标记是目前该领域的重要研究方向。