大脑时刻暴露在各种各样的外部刺激和内部病变下。能够抵御这些损伤、维持系统基本功能的能力,称为弹性。临床数据和仿真实验表明,大脑面对不同损伤时表现出不同的弹性:有的损伤带来的影响可以忽略,有些损伤则会造成显著而广泛的效应。因此,研究大脑在发育、老化和病变状态下弹性的变化,对认识脑科学和脑疾病具有重要意义。本文基于大脑的弥散张量成像(DTI)数据,研究全年龄段下大脑网络弹性的变化,并识别易损区域,同时以脑小血管病为例,探究弹性指数预测疾病进程的能力。具体来说,本文首先基于DTI构建结构性脑网络,计算相应的大脑网络弹性指数,研究其在全年龄段下的变化。然后通过模拟损伤的策略,识别易损点和易损边。最后,我们检查了脑小血管病患者在不同病理状态下弹性指数的变化,以期发现脑小血管病的早期临床诊断的影像学标记。研究发现,大脑网络弹性指数由两个全局拓扑特征决定,其中网络密度为主要因素,网络异质性为次要因素。大脑网络弹性指数在发育和成年早期增加,在35岁左右达到峰值,最后在衰老过程中降低。易损点结果表明,双侧的豆状核和楔前叶受损会导致大脑弹性显著地下降。易损边结果表明,强边和跨半球的边对大脑弹性贡献最大;其中,同伦边最具有代表性。另外,我们考察有认知障碍和临床症状的小血管病患者(MCI)组、无认知障碍但出现小血管病早期症状(NCI)组,以及健康被试(NC)组,发现三组被试的大脑网络弹性指数呈现递增趋势,并且三组之间存在显著差异。多种认知量表与弹性指数存在显著相关性,包括记忆能力、语言能力、执行能力、抗压能力等。易损性结果表明,三组被试的易损点较为一致,但右侧舌回只在MCI组的易损点中出现,提示CSVD可能与逻辑和记忆的损伤有关。以上结果表明,大脑网络弹性指数可能是脑小血管病的有效神经影像学标记之一。