语言作为人类特有的一种高级认知功能，是人类文明交流和传承的重要手段。对于语言区的功能研究和定位，最初是从脑损伤模型开始的。1861年神经外科医生Paul Broca报道了一例由于左侧前额叶的严重损伤而导致患有语言表达障碍的失语症病人，从而确定了Broca区为人脑语言中枢。此外，同样基于脑损伤研究的Wernicke-Lichtheim-Geschwind(WLG)模型作为语言的脑神经基础的经典模型，确定了语言说话中枢Broca区和语言听觉理解中枢Wernicke区，以及连接两者的纤维束弓状束，在人类语言处理中的重要作用。近年来的影像学发展，特别是功能磁共振成像技术的成熟应用，使得我们能够更加准确的定位语言区，研究其参与语言处理的更精细的语言功能。在此研究中，我们利用静息态磁共振成像来研究语言中枢Broca区的分区模式、连接模式和功能组织模式。静息态磁共振成像测量人脑的自发脑活动，能反应大脑的核心组织模式，已被广泛应用于研究脑区间的功能整合和功能分离，近年来在脑区划分研究中也获得了越来越多的应用。在方法创新方面，本文主要基于静息态磁共振成像探索新的鲁棒分区方法，并将该类方法拓展到结构磁共振成像上，在获得更高的成像分辨率和信噪比的条件下研究大脑固有的结构组织模式。本文的主要成果如下:　　1.提出了基于稀疏表达的静息态分区方法。利用稀疏表达理论构建稀疏的相似图，并结合静息态磁共振成像特点，控制噪声对分区结果的影响，提出新的鲁棒的分区方法，可实现在个体上稳定且鲁棒的脑区划分。我们同时在模拟数据和多中心的真实数据上对该方法进行了测试:在模拟数据上，我们的方法表现出很高的分区准确性和抗噪性，与先前的方法相比有绝对的优势;在真实数据上，我们在内侧额叶和顶盖上获得了多中心一致的分区模式，且该模式不受不同特征信息和平滑核处理的影响。进一步，基于稀疏表达的思想，我们提出了多尺度稀疏图的分区方法，将原先的基于体素的稀疏相似图拓展到了基于子块的多尺度稀疏图。该方法在两种不同的模拟数据上都获得了很好的效果，分别印证了其在鲁棒性和多尺度特性上的优势。　　2.利用多尺度稀疏图方法研究人类语言中枢Broca区的功能组织模式，及在不同种族和文化环境影响下其组织模式的变化，包括子区的拓扑排布模式、功能连接模式和功能组织模式。结果发现在两组中国人群和德国人群上，Broca区存在非常一致的组织排布模式，从子区水平反映其拓扑结构、连接模式和组织模式在跨语言文化环境中的共性，可一定程度上反应人类语言在脑结构基础上的共性，为进一步理解和认识语言的神经机制提供了新的途径。　　3.提出了基于结构磁共振成像的新的分区方法，利用结构像的高分辨率和高图像质量，可用于研究之前的脑分区研究中存在信号缺失或图像变形的疑难脑区。首先，我们使用稀疏表达方法实现了基于结构共变的全脑分区，在多中心数据集上验证了分区模式的一致性，且在局部脑区上也验证了其跨模态一致性。其次，我们利用多尺度稀疏表达方法和邻域结构组织信息来增强方法鲁棒性和减少对大数据集的依赖性，拓展分区方法在小被试群上的适用范围。最后，我们基于结构共变的分区方法研究双侧梭状回的结构组织模式，并在小数据集的右利手和左利手被试群上研究利手和语言偏侧性因素对梭状回的结构模式影响。在多组数据集上我们均发现了左右侧梭状回的一致的分区模式。实验结果表明，梭状回的结构组织模式不仅具有双侧对称性和多中心一致性，而且不受利手和语言偏侧性等因素的影响。