我们的大脑是由不同区域相互连接组成的一个复杂网络,大脑通过网络不断地进行复杂信息处理。这些区域虽然在空间上不是直接相连,但是他们在功能上拥有相似的信号,进行信息的集成处理。这种信息的集成处理是一个永不停息的过程,甚至是当我们处在静息的状态下。信息的集成处理可以帮助我们评估周围的世界和对复杂的情况做出快速灵活的反应。最近的研究表明大脑网络的功能连接是按照小世界方式进行组织的。这种小世界方式拥有很高的局部集聚水平,来负责局部的信息处理,并且具有一些长连接来处理不同脑区之间的全局信息交流。神经影像研究发现这种有效的大脑组织方式跟大脑的认知功能之间具有直接的关联。注意功能是人类的高级认知功能,是对外界环境信息或存储在记忆中事物的准备和选择处理过程。行为学和影像学研究将注意功能分离成三个独立的子网络：警觉网络、定向网络和执行控制网络,其各自具有特定的解剖基础和生化机制。警觉网络是用来维持一个灵敏状态以接受信息的传入,定向网络是从传入的感觉中选择相关信息,而执行控制网络是负责解决反应中的冲突。然而,对注意理论认识的不统一和多模态影像的应用使得目前对注意功能的解剖和功能接触仍不是很清楚。本研究利用功能磁共振成像和结构磁共振成像,结合影像学和遗传学,构建静息状态下大脑的功能网络和研究其与注意功能的关系,来探索大脑静息状态下注意网络的神经基础。第一部分：静息状态下脑默认网络及其遗传度目的：大脑的默认网络可以调控基本的神经活动,是认知神经科学中最有意义的部分。先前的研究发现默认网络中的核心区域高度连接,并且相互间存在因果效应。本研究探索静息状态下默认网络区域之间的这种效应连接是如何受遗传和环境因素影响的。材料与方法：从青岛双生子库招募46对双生子(25对同卵,21对异卵)进行3.0T磁共振扫描,采集静息态功能磁共振图像,应用SPM软件进行DCM分析,计算默认网络中各区域之间的效应连接,然后使用结构方程模型计算默认网络的遗传度。结果：应用DCM的模型比较分析发现最优模型是全相连模型。利用结构方程模型构建ACE模型,计算得到默认网络的效能连接的遗传度是0.54,表明大脑默认网络受遗传因素影响。结论：通过计算大脑默认网络的遗传度,可以将使用静息态功能网络作为探索精神或神经疾病的遗传起源的外表型或中间表型。进一步地,识别出大脑网络的自发性功能结构的遗传影响标志着认知神经科学的重大进步。第二部分：自发性神经活动与执行控制个体差异的关系目的：注意功能的执行控制可以调控我们的思想、情绪和行为学。执行控制的个体差异与任务状态相关的大脑活动紧密相关。本研究探索执行控制行为学的个体差异跟静息状态下大脑神经活动之间的关系。材料与方法：我们招募58名正常被试者进行静息态功能磁共振和ANT行为学测试,计算静息状态下大脑的低频振幅和功能连接,然后分别与执行控制个体的行为学得分做回归分析,计算它们对执行控制个体差异的预测性。结果：结果发现静息状态下右侧楔前叶(PCUN)和左侧前额叶内侧皮质(msFC)的低频振幅跟执行控制个体的行为学相关,左侧梭状回、右侧额下回、左侧额上回和右侧中央前回与它们之间的功能连接也与执行控制的行为学相关。并且它们一起可以控制67%的个体差异。进一步分析发现,不同区域之间的功能连接对执行控制个体差异有更强的预测性,表明区域之间的整合作用在静息状态下起着更重要的作用。结论：我们的研究发现自发性的神经活动可以反映或揭示注意的执行控制功能。这对我们探索人类执行控制信息处理功能的神经起源提供了全新的视角。功能连接在个体差异中的更大作用表明区域之间的整合作用在大脑信息处理过程中起着关键作用。第三部分：静息状态下脑功能网络与注意的关系目的：注意功能是人类的重要的脑功能。先前研究发现注意功能分成三个独立的子系统：警觉、定向和执行控制。本研究探索注意功能的三个子网络与静息状态下大脑功能网络之间的关系。材料与方法：我们采集59名正常志愿者的静息态磁共振数据和进行ANT行为学测试的信息,利用AAL模板将大脑进行分区,计算各区域之间的功能连接,利用阈值0.45将大脑网络二值化,然后计算大脑功能网络的生物属性,如小世界属性、模块化等,将这些属性与三个子网络的行为学得分进行相关分析,并将每个节点的网络效率与三个子网络的行为学得分进行相关分析,计算静息状态下参与注意功能三个子网络的节点。结果：相关分析发现大脑功能网络的全局属性与三个子网络之间没有显著的关联性,而大脑网络某些节点的局部属性与之相关,这些相关节点与三个子网络的解剖区域存在很大重叠性。结论：我们发现大脑的自发性脑网络可以反映注意功能,注意功能与大脑的局部信息处理能力相关。