人脑被看作是最复杂、最完善的动态信息处理系统,其功能网络的研究已成为当前科学研究领域的前沿热点问题。本论文基于功能磁共振成像(fMRI)技术,选取静息态、情感任务态和工作记忆任务态三种状态的数据对脑网络进行研究。本论文首先对基于fMRI技术的脑功能网络的研究意义及研究现状进行综述。接着,对基于fMRI的脑网络的实验设计进行说明,并对实验数据进行预处理,实现其在时间和空间上的标准化,同时去除不合格被试以及数据中的干扰噪声。进而,应用自动解剖标定(AAL)脑模板将人脑分为116个脑区,将每个脑区作为一个感兴趣区域(ROI),使用小波变换一致性方法对ROI间进行功能连接的度量,使用节点度法和介数中心度法定位核心节点。以功能连接度量矩阵和核心节点定位结果分别讨论各状态下脑功能网络的拓扑属性和激活情况。结果表明,三种状态下的脑功能网络均具有非常明显的小世界属性;人脑在不同状态下脑功能激活情况差异明显,且复杂的工作记忆任务比其他两种状态下的脑功能网络异常活跃。最后,以节点度为标准对情感任务和工作记忆任务脑功能网络分时间段研究。结果表明,人脑在同种状态下的不同任务阶段亦有较大差异,即使同一任务阶段的不同组块也会有一定的差异性表现。这些都说明人脑能对外部环境做出准确且快速的反应,并根据复杂程度调用不同的功能脑区。