大脑是人类至今为止所发现的最复杂的网络系统,人们一直在探索大脑的功能和活动机制。但现有的研究对大脑的了解仍不充分。随着社会和人类自身的压力逐渐增大,越来越多的人患上抑郁症等神经系统疾病,抑郁症的发病率逐年升高,然而目前却并不知道它的发病机制也缺乏客观的诊断依据。因此,探究抑郁症对大脑功能的改变具有非常现实的意义,对于抑郁症的临床发现和诊断有极大帮助。本文基于静息态功能磁共振图像对抑郁症组和正常对照组进行了脑功能区异常分析和脑功能连接的构造。具体的研究内容包括:1.脑功能异常分析。针对现有研究方法不一致、结论不统一的问题,本文利用局部一致性、低频振幅和比率低频振幅方法对同一组数据的脑区功能异常进行了分析。本文对每种方法显示的脑功能区异常分别进行了讨论,之后对三种方法所得结论进行了比较。本文结果发现局部一致性方法及比率低频振幅方法得到的结论较为一致,更具有可靠性,而低频振幅方法可能存在高生理噪声,对结果有一定影响。综合以上三种方法的结果,本文发现抑郁症患者杏仁核、豆状核、颞叶、额叶、小脑及梭状回存在明显异常。另外,本文首次从功能角度发现抑郁症患者的中央前回及尾状核存在异常,为临床诊断抑郁症提出新的依据。2.脑功能网络的构建。针对现有脑功能网络处理技术方法单一的问题。本文提出将一种新的非线性相关计算方法——相关熵方法引入脑功能网络相关性的计算,以取代传统Pearson、Spearman和Kendall等线性相关方法。本文对相关熵方法的理论及优势进行了叙述,并对上述四种方法计算得到的脑功能网络进行了拓扑属性分析。结果发现本文所提出方法的小世界性明显优于三种传统线性方法,这显示了本文所提出方法的有效性。本文所提出的相关熵方法为脑功能网络的构建提供了新的构建思路。本文对抑郁症患者和正常被试的脑功能区异常及脑功能网络连接进行了探索,为临床客观诊断抑郁症提出了新思路。同时将非线性相关计算方法引入脑功能网络的构建中,为脑连接的构建提供了新的方法。