大脑是我们目前所知的最复杂、最完善的动态信息处理系统。在某种意义上，大脑可以被看作一个多层次的动态分布式网络，为实现一系列复杂功能，它能够不断组织和重塑其功能连接。之前的脑功能研究主要集中在与任务相关的激活区域上，直到近来对负激活区域的研究才逐渐成为热点。然而，人们对负激活的研究仍局限于确定脑内负激活的区域，并对其进行功能定位，进而探索负激活的生理机制。 文献报道，大脑在没有任务的清醒、静息状态时也存在一定的功能活动模式。而在静息状态下活跃的点，在任务状态下往往是负激活的。所以我们尝试用任务状态下负激活点的信息，来反映静息状态脑内的活动模式。 复杂网络的研究是系统复杂性理论研究的一部分，作为研究复杂性科学和复杂系统的有力工具，为此课题的研究提供了全新的视角。本文用这种方法围绕脑内负激活的研究作了以下工作： 1、简要介绍了大脑中的负激活现象，分析了其生理学基础，并初步讨论了与之密切相关的静息状态下的脑网络。 2、首次将复杂网络理论引入了大脑负激活的研究中。我们关注两种不同认知任务(符号方向判别实验和数字加和实验)，提取任务中的负激活点信息构建了网络。结果显示，两个网络均具有大的簇系数、小的平均路径长度，即网络具有小世界特性。这在一定程度上解释了大脑在信息传输过程中为何高速、有效。 3、最后我们计算了网络的一个全局变量——节点的介数值，并找到网络中介数最大的前十个点所在的脑区，结合负激活与静息态下脑网络的关系，初步推测了扣带回楔前叶、额叶属于静息网络的关键性区域。