Изучение волоконных связей в белом веществе мозга в прошлом проводилось в основном методом анатомического окрашивания. Однако этот метод из-за своей инвазивности подходит только для исследований на животных и не может быть использован для изучения живого мозга человека. Появление диффузионной магнитно-резонансной томографии позволило неинвазивно изучать волокна белого вещества живого человеческого мозга, не повреждая внутреннюю структуру тканей мозга. Принцип диффузионной МРТ основан на диффузионных свойствах молекул воды. Поскольку молекулы воды не могут свободно входить и выходить из миелиновой оболочки миелиновых волокон, форма диффузии молекул воды в миелиновых волокнах характеризуется высокой степенью анизотропии. С помощью этого метода можно измерить величину анизотропии в данном вокселе, что может косвенно отражать степень миелинизации или целостность пучка волокон; по направлению анизотропии можно проследить направление пучка волокон. Методы прослеживания волокон на основе диффузионной магнитно-резонансной томографии широко используются в исследованиях нормальных популяций и пациентов с нервно-психическими расстройствами для неинвазивного наблюдения за изменениями в волокнистых трактах белого вещества. Однако использование диффузионной магнитно-резонансной томографии и методов трекинга волокон для изучения организационных закономерностей структурных сетей связей в мозге человека пока находится лишь на предварительной стадии. В 2007 г. Хагманн и др. использовали диффузионную магнитно-резонансную томографию для анализа структурных данных двух испытуемых и создали индивидуальную сеть структурной связности мозга, состоящую примерно из 1000 узлов, и показали, что эта сеть имеет характер «малого мира», а распределение степени узлов в ней соответствует закону мощности. Впоследствии Итурия-Медина и др. использовали диффузионно-взвешенную МРТ для построения диффузионно-взвешенной структурной сети мозга человека у 20 испытуемых. В этом исследовании они использовали априорный атлас мозга для разделения мозга на 90 областей, а затем измеряли вероятность связи между любыми двумя областями для построения структурной сети мозга. Анализ сети показал, что сеть мозга имеет характер «малого мира», а распределение степеней узлов в областях мозга соответствует экспоненциально усеченному закону мощности. Кроме того, было установлено, что основные узлы сети расположены в основном в миндалине, прекунеусе, инсуле, верхней теменной доле и верхней лобной извилине. В 2008 г. Гонг и др. собрали большую выборку данных диффузионно-тензорной магнитно-резонансной томографии (МРТ) 80 испытуемых, использовали то же картирование мозга для разделения коры головного мозга каждого испытуемого на 78 областей, определили структурную сеть мозга каждого испытуемого, установив разумный порог для количества волоконных связей между областями мозга, и затем получили среднее значение структурной сети мозга 80 испытуемых. В результате анализа было установлено, что сеть представляет собой «малый мир», а распределение степеней узлов подчиняется экспоненциально усеченному закону мощности, что согласуется с результатами исследования диффузионной магнитно-резонансной томографии мозга, проведенного Ituria-Medina et al. Кроме того, в данном исследовании было обнаружено, что основные узлы сети были распределены преимущественно в объединенных областях коры головного мозга, но наиболее центральными областями были прекунеус и медиальная лобная область. Большинство основных связей в сети соединены с основными узлами, распределенными между разными полушариями или разными областями мозга одного полушария, что обеспечивает структурную основу для дифференциации и интеграции функций мозга. В том же году Хагманн и др. использовали метод диффузионной спектроскопии (ДСИ) для создания взвешенной структурной сети мозга, включающей 998 и 66 областей мозга у пяти испытуемых соответственно, и описали основные области в структурной сети мозга с различных точек зрения, рассчитав степень узла, медиоцентричность и эффективность узла сети. Были рассчитаны узловая степень, мезоцентричность и узловая эффективность. Результаты расчета степени узла показали, что основные узлы сети сосредоточены в средней теменной доле, средней лобной доле, верхней височной извилине и т.д. Анализ медианной центральности и эффективности узла показал, что центральные точки передачи информации расположены в основном в медиальных областях коры головного мозга, таких как прекунеус и задняя поясная извилина. Дальнейший анализ модульности сети показал, что структурная сеть мозга может быть разделена на 6 модулей, области мозга (коннекторы), соединяющие различные модули, расположены в основном в передней поясной извилине и прекунеусе, а центральные узлы внутри модулей распределены в лобной, височной и затылочной долях. Недавно Ли и др. использовали метод ДТИ для изучения взаимосвязи между индивидуальным интеллектом человека и свойствами структурных сетей мозга. Сначала исследователи оценили и зафиксировали полномасштабный IQ (FSIQ) 79 испытуемых по шкале интеллекта взрослых Векслера, а затем получили структурные сети отдельных испытуемых на основе метода детерминированного слежения, предложенного Гонгом и др. Рассчитав атрибуты структурной сети мозга и проведя частичный корреляционный анализ с показателями FSIQ испытуемых, было обнаружено, что атрибуты сети мозга значимо коррелируют с показателями FSIQ: чем выше показатели IQ испытуемых, тем больше ребер имеет сеть мозга, тем меньше средняя длина кратчайшего пути и выше глобальная эффективность сети. Полученные результаты свидетельствуют о том, что уровень интеллекта индивида существенно коррелирует с топологией его мозговой структуры, и испытуемые с эффективными сетями мозговой структуры, как правило, имеют более высокий уровень интеллекта. Yan et al. также использовали метод, предложенный Gong et al. [35], для исследования взаимосвязи структурных сетей мозга с полом, объемом мозга и уровнем интеллекта и обнаружили, что локальная эффективность структурных сетей мозга у женщин значительно выше, чем у мужчин, а у женщин локальная эффективность структурных сетей мозга и объем мозга значительно отрицательно коррелируют с уровнем интеллекта. Недавно Гонг и др. предложили метод вероятностного отслеживания волокон для построения структурных сетей связности в мозге человека и исследовали влияние возраста и пола на топологические свойства структурных сетей мозга. Было обнаружено, что с возрастом плотность связей и глобальная эффективность структурной сети мозга постепенно снижаются, причем области с наиболее значительным ослаблением эффективности сосредоточены в теменной доле, а в лобной и височной долях наблюдается тенденция к повышению эффективности. В то же время исследователи также обнаружили, что структурные сети мозга женщин имеют более высокую эффективность связности по сравнению с мужчинами. Информация, полученная с помощью диффузионной магнитно-резонансной томографии, может быть использована для неинвазивной реконструкции волокон белого вещества индивидуального мозга человека, что позволяет уточнить структурное расположение и особенности хождения волокон белого вещества между областями мозга. Таким образом, по сравнению со структурными сетями мозга, построенными на основе морфологических показателей, структурные сети, построенные на основе данных диффузионного магнитного резонанса, могут более интуитивно отображать реальные структурные связи между областями мозга. Однако в силу ограничений, накладываемых оборудованием для магнитно-резонансной томографии и методами визуализации, в реконструкции волокон белого вещества мозга остается много проблем. Например, существующие методы отслеживания волокон (например, детерминированные) по-прежнему испытывают трудности с реконструкцией пересекающихся и более длинных волокон, что приводит к потере некоторых связей между областями мозга; с другой стороны, некоторые вероятностные методы отслеживания волокон позволяют преодолеть указанные трудности, но они неизбежно восстанавливают некоторые псевдосвязи, которых не существует. Таким образом, точная реконструкция волокон белого вещества становится ключом к построению структурной сети мозга на основе диффузионной магнитно-резонансной томографии, что также является одним из основных вопросов исследования технологии диффузионной магнитно-резонансной томографии.