研究目的：　　应用图论分析技术构建静息态脑功能的拓扑结构网络，探讨慢性偏头痛患者与健康者之间的“小世界”网络属性差异。　　研究方法：　　收集2016年12月至2018年2月苏州大学附属第二医院神经内科病房及门诊收治的慢性偏头痛患者（CM）16例，同时招募年龄、性别及教育程度与之相匹配的健康对照者（HC）18例；分别采集两组人群的功能磁共振静息态数据，使用图论技术建立大脑的拓扑结构网络，分析两组大脑网络的小世界属性，即当γ>1，λ≈1，且σ=γ/λ>1时该网络具有小世界属性，及其他拓扑结构参数——平均聚类系数(Cp)、平均特征路径长度(Lp)、全局效率(Eglob)及局部效率(Eloc)的变化。　　研究结果：　　在稀疏度0.05～0.32范围内，CM组与HC组均属于“小世界”网络，其中γ值分别为2.0487±0.7569、1.8947±0.5196，λ值分别为1.1493±0.1374、1.2134 ±0.1803，σ值分别为1.7460±0.4122、1.56485±0.2076，其中两组λ值差异具有统计学意义（P=0.016），提示CM患者小世界属性较健康人群发生了变化。其他拓扑结构参数如Cp值及Lp值，CM组均小于HC组，其中Cp分别为0.5417±0.0795、0.5610 ±0.0847，Lp分别为2.3272±0.8967、2.5646±1.1900，差异均有统计学意义(PCp=0.017，PLp=0.028)。CM组的全局效率(Eglob)及局部效率(Eloc)均大于HC组（Eglob分别为0.4742 ±0.1242、0.4530±0.1325，Eloc分别为0.6920±0.1040、0.6955±0.1111），其中两组之间的Eglob变化有统计学差异( P=0.049)。　　研究结论：　　慢性偏头痛患者和健康对照者的脑网络均具有小世界网络属性，但前者脑网络的聚类系数降低、平均特征路径降低及全局效率增高。