孤独症谱系障碍（Autism spectrum disorder,ASD）是一种常见的神经发育障碍疾病。ASD的主要症状通常表现为社会交往和沟通障碍,以及重复的行为、兴趣和活动,对患者家庭和社会造成严重的影响。目前,ASD的病理机制仍然处于探索阶段,对其症状的治疗与干预也有待深入研究。近年来,随着大尺度脑动态模拟技术的快速发展,已成为探索脑疾病发病机理与解锁脑疾病调控手段的有效工具。针对孤独症患者进行全脑建模,不仅有助于了解其发病机制,还有望发展出基于信息学手段的孤独症调控干预新方法。为此,本文通过整合ASD患者的多模态神经成像数据,构建患者的全脑层次动力学计算模型,从静态与动态功能网络两个维度,重点探索ASD患者的神经机制与调控方法。取得了如下的结果:第一、通过反演迭代方法提高了大尺度全脑模型的性能,并通过该模型发现ASD研究中所广泛报道的全脑水平兴奋-抑制比的异常升高,是由兴奋和抑制的不成比例下降所导致的。在此基础上,本文进一步提出了一种基于皮层回路电流的调控方法,通过弥散性调节局部环路的突触连接强度,以实现全脑水平的兴奋-抑制平衡。结果表明,随着兴奋-抑制比的恢复,ASD患者与正常人的功能连接距离也在逐渐降低,揭示针对兴奋-抑制比的调控可以改善患者的大脑功能连接。第二、通过静态功能连接分析,发现ASD大脑在颞叶和额叶中存在明显的连接不足现象。此外,ASD患者的脑网络拓扑属性（聚类系数、特征路径长度、局部效率、全局效率）也出现了显著性异常（p（27）0.05）。该结果揭示了ASD患者大脑可能存在信息效率低、网络更加趋于随机、发育尚未成熟等缺陷。第三、通过动态功能连接分析,发现ASD患者在额叶和颞叶等区域的动态功能连接变异性显著增强以及动态功能连接均值显著降低。此外,聚类分析的结果表明ASD患者的欠连接现象主要存在于大脑的强连接状态中,并且患者的状态平均停留时间和状态发生概率也出现了异常。最后,静态与动态功能连接分析结果都表明对ASD患者进行兴奋-抑制比的调控可以显著改善患者的功能连接异常,提示局部环路的兴奋-抑制失衡可能是ASD的关键神经机制。本研究表明,ASD全脑水平中存在兴奋-抑制不成比例的降低,其引起的兴奋-抑制比异常升高可能是导致孤独症相关症状的重要原因。兴奋-抑制平衡的重新建立有助于从多维度上显著改善ASD患者的功能脑网络。本研究充分地结合了孤独症和大尺度脑计算模型,从全脑模型的角度分析了ASD患者与正常人之间脑功能的差异。在此基础上,我们发挥了大尺度脑模型的高维参数空间优势,探讨了ASD患者全脑模型的调控方法,为孤独症神经机制和干预手段的研究提供了模型支持和参考。