《表2 网络参数：基于稀疏偏最小二乘的麻醉意识状态功能连接研究》

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《基于稀疏偏最小二乘的麻醉意识状态功能连接研究》

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根据式（6）、（7）对两种方法得到的连接矩阵计算全脑网络参数：平均聚类系数C、平均最短路径长度L，得到的结果如表2所示。两种方法得到不同意识状态下的网络参数变化趋势保持一致，平均聚类系数都为清醒状态最大、中度麻醉状态次之、深度麻醉状态最小；平均最短路径则都是清醒状态最小、中度麻醉状态稍大、深度麻醉状态最大。对网络参数做单因素方差分析，其中SPLS计算得到的三种意识状态下的网络参数差异具有统计学意义（P<0.05），而SL则区分度不大（P>0.05）。