局部过度连接降低神经活动复杂度：迈向对自闭症谱系障碍患者脑网络的构建式理解

基于摘要分析。本研究关注自闭症谱系障碍（ASD）中局部过度连接能否解释异常脑电活动，使用基于 Watts and Strogatz 模型的小世界网络，考察连接结构变化与活动复杂度、频谱特征之间的关系。其主要贡献是以可控网络模型为结构与活动表型之间的关联提供机制层面的支持，而非提出 BCI 解码算法或临床诊断工具。 方法上，作者依据 Watts and Strogatz 模型的参数调节局部过度连接程度，以图论方法评估连接结构，并分析模型活动的复杂度与频谱。摘要将具有较高聚类系数和较高度中心性的网络描述为具有局部过度连接的 ASD-like 网络；具体动力学方程、参数范围、复杂度指标及频段边界尚未验证。 作者报告，在模型内与不具有局部过度连接的网络相比，ASD-like 网络呈现更高的高频段功率和更低的活动复杂度。这与摘要所述 ASD 静息态 EEG 的部分特征相符，支持局部过度连接可能参与形成特征性脑电活动的假设。摘要背景还提及 ASD 静息态 EEG 的低频功率增强，但所述模型结果仅明确报告高频功率增强，不能据此认定模型同时解释了低频变化。 这些证据来自网络建模，不能等同于真实患者中的因果验证。摘要未提供患者 EEG 数据、被试规模、模型与实测信号的拟合结果、效应量或统计检验信息；实验协议、消融及统计信息尚未验证。复现时需核对局部连接调节方式、图指标定义、活动生成机制和复杂度计算方法，才能判断结构变化是否稳定地产生所述活动特征。材料不支持进一步推断其具有 BCI 性能增益或临床诊断效用。