人脑是一个进行信息处理的复杂系统,不同脑网络间的协同工作与动态交互是支撑起人类高级认知功能的先决条件。为了更加准确深入地理解大脑的工作机理并探究各类脑疾病的病理生理学机制,我们需要从功能整合的角度出发进行大尺度功能脑网络连接分析。本文基于静息态功能磁共振成像(fMRI)数据,开展了脑网络间的连接分析研究,主要内容包括:网络间静态与动态功能连接分析方法及其应用。研究了静态与动态相结合的网络间功能连接分析方法,形成“基于独立成分分析的脑网络提取—基于相关分析的网络间静态功能连接分析—基于滑动窗口分析与低频振荡振幅的网络间动态功能连接分析”的方法框架。基于此,采用一组特发性全面性癫痫及正常被试的静息态fMRI数据探究了默认网络、注意网络和额顶控制网络各子网间的功能连接,首次发现患者相比于正常被试,在额顶控制左侧子网建立了与默认网络前子网、腹侧注意网络的增强的功能连接,而额顶控制右侧子网建立了与默认网络前、后子网的增强的功能连接;同时,默认网络前子网与腹侧注意网络之间在正常被试中是负连接但是在病人中却是正连接;动态功能连接分析结果同样揭示出一些连接的时域波动性在病人和正常被试间存在显著差异。网络间时-频格兰杰因果连接分析方法及其应用。研究了基于多变量格兰杰因果模型的有效连接分析方法,提出时域与频域相结合的格兰杰因果连接分析方法框架;仿真实验显示该方法框架的应用能够有效避免间接格兰杰因果关系影响,且时、频两个分析角度的结合确保了最终结果的准确度与可靠性。基于此,同样采用特发性全面性癫痫数据,研究了患者与正常被试在十三个特定脑网络间的有效连接差异。时频分析结果共同显示,患者和正常被试在听觉网络到默认网络前子网之间,在运动网络到默认网络后子网之间,在默认网络前子网到腹侧注意网络和额顶控制左侧子网之间,以及额顶控制左侧子网与腹侧注意网络双向间存在显著的有效连接差异。本文的贡献在于,提出了分析网络间功能连接和有效连接的两套方法学框架,并采用特发性全面性癫痫数据证实方法框架在认知神经科学及临床应用中的潜在价值,揭示出患者在一些脑网络间存在功能连接及有效连接异常,获得了关于该疾病脑网络模型的新发现。本文研究工作表明,基于fMRI的功能网络连接分析是探索脑功能模块间信息交互与整合关系的有效方法;该方法的临床应用能够为理解一些脑疾病的病理生理学机制提供有价值的依据。