功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)是一种无创、可重复、成本适中的脑功能成像技术,常用于探测大脑的自发神经活动。局部一致性(regional homogeneity,Re Ho)算法是一种常用的fMRI数据分析方法,被广泛应用于精神分裂症、抑郁症等严重脑疾病的病理研究。在Re Ho算法fMRI数据分析过程中存在一些不确定因素,会影响结果的可靠性。为此,国内外学者对预处理参数、数据均一化方法等不确定因素开展了一些研究工作,然而这些研究通常仅研究不确定因素的改变对Re Ho计算值的数据分布的影响,没有对异常脑区统计结果的影响进行分析,缺乏对不确定因素的综合研究。因此,急需系统地研究这些不确定因素对基于Re Ho算法的fMRI数据分析结果的影响程度。针对上述情况,本文以攻击性和非攻击性精神分裂症患者的脑fMRI数据为具体研究对象,应用Re Ho算法计算出每个患者大脑的Re Ho值,并经过统计分析得出两组患者之间具有显著差异的异常脑区。在此基础上,提出了一种量化描述不同实验条件下异常脑区结果相似程度的方法,评价预处理参数和统计分析方面过程中不确定因素对Re Ho算法的影响程度;另外,对fMRI时间长度和体素邻域大小等两个直接影响Re Ho值的参数进行了研究。本文所完成的主要工作和结论有:(1)分析了fMRI数据处理的基本原理及可选参数,找出了在fMRI数据预处理、Re Ho算法、统计分析等过程中存在的不确定因素。(2)提出了以Dice相似性系数和贡献率评价对比实验中不同异常脑区结果的相似程度,并针对层间时间校正、标准空间模板的选择、去线性漂移、频域滤波、均一化方法、空间平滑核大小、多重比较校正等七个在数据预处理和统计分析中存在的不确定性因素进行了多组对比实验。通过对比分析发现,Re Ho算法对fMRI时间序列低通滤波的频段选择最为敏感,对比实验中DC值仅为0.67,在数据处理过程中需要格外注意信号频段的选取;空间平滑核的取值不同也会对结果造成较大的差异;而去线性漂移对实验结果的影响最小,对比实验中DC值达到0.89。(3)利用类内相关系数评价不同长度的fMRI时间序列数据计算得到的Re Ho值之间的相似关系,实验结果表明,随着时间长度从1分钟增大到6分钟,ICC均值从0.46到0.96单调递增;当时间长度为3分钟及以上的时候,sm Re Ho值趋于稳定,这与已有文献中的研究结果类似。另外,对比分析了不同时间长度fMRI数据的选择对计算得到的异常脑区结果的影响,对比结果表明:当时间长度越长的时候,Re Ho算法计算得到的异常脑区相对越多,而无论时间长或短,在枕中回都会发现异常。(4)对比分析了三组不同邻域大小的选择对Re Ho算法计算所得异常脑区的影响,结果表明,当待计算体素的邻域选择越大时,Re Ho算法得到的异常脑区也越多,并且较小邻域参数得到的异常脑区几乎完全包含于较大邻域参数得到的异常脑区。在临床上,通过大量基于Re Ho算法的脑疾病fMRI研究,可以逐步确定异常脑功能的准确位置,为进一步的治疗特别是脑刺激治疗提供精确的、个体化的靶点,具有较好的应用前景。