BrainNet Viewer是基于Matlab的工具包，主要用于脑网络连接的可视化。
这里提供下载网址：https://www.nitrc.org/projects/bnv/。安装步骤网上有教程，这里就不赘述。
网页显示如下：
在安装完成之后，命令行窗口输入“BrainNet”，出现以下界面说明安装成功。
点击File->Load File，出现如下界面，共有四种文件选择，分别是Surface file（表面文件）、Data file(node)（节点文件）、Data file(edge)（边文件）和Mapping file（映射文件）。
首先，选择Surface file。脑表面文件是一个以’nv’为后缀的ASCII文本文件，包含四个字段：顶点的数量、每个顶点的坐标、三角形面的数量和组成三角形的顶点索引。如下图所示，主要选择的是“BrainMesh_ICBM152_tal.nv”。
选择完Surface file后，点击OK，会出现设置界面，选择需要的视图，如下图所示。如果是源定位显示相关脑区的话，建议选用Full view。
Node节点文件是一个以“node”为后缀的ASCII文本文件。节点信息在Node文件中共有6列：1~3列表示节点坐标（节点的x、y、z坐标），第4列表示节点颜色，第5列表示节点大小，最后一列表示节点标签（第6列中的‘-’符号表示对应节点没有标签）。根据不同的需求，节点文件的生成是灵活的。例如，用户可以将节点的模块化信息放入第4列，如“1，2，3…”或其他以显示颜色的信息。第5列可设为节点度、中心性、t值等，强调节点大小差异。
Edge边文件是一个以“edge”为后缀的ASCII文件，表示节点之间的关联程度。通常为n行n列的对称矩阵。
上述Node节点文件和Edge边文件均通过txt文件修改相应的后缀得到。常用的绘图方式有三种。
第一种Surface file + Node。效果如下所示。
具体操作步骤如下：
首先导入Surface文件和Node文件，其中，Node文件是用的Desikan-Killiany脑图谱模板，如下面图所示，前三列是DK图谱脑区对应坐标，第四列是节点颜色，可以在下方Node选项中自定义设置，第五列是节点大小，同样可以在Node选项中设定。
第二种Surface file + Node + Edge。效果如下图所示。
具体操作步骤如下：
首先导入Surface文件，Node文件和Edge文件。其中，Node文件是用的Desikan-Killiany脑图谱模板，如下面图所示，前三列是DK图谱脑区对应坐标，第四列是节点颜色，可以在下方Node选项中自定义设置，第五列是节点大小，同样可以在Node选项中设定。Edge文件通常由功能连接矩阵构成，此外还可以对功能连接矩阵进行阈值化再做成Edge文件，从而凸显出主要的脑区联系。
第三种Surface file + Mapping file。效果如下图所示。
具体操作步骤如下：
首先导入Surface文件和Mapping文件，其中Mapping文件选用BrainNet Viewer文件夹中自带的AAL90模板（每个脑区均有序号表示，需网上查找AAL90脑区对应表格），接着，选择Full view，在Volume中选择ROI drawing，并自定义输入脑区对应序号，从而进行可视化。