应用脑成像技术分析脑的结构与功能特性是认知科学中的重要研究内容。论文以解析脑功能的时空组织机制为目的,以单手对指运动实验功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据集为主要研究对象,以数据分析方法为研究重点,研究了从神经元活动到激活的功能区域,最后到全脑范围的大规模功能网络的时空特点。血液动力学响应及在此基础上的血氧水平依赖性(blood oxygenation level-dependence, BOLD)是功能磁共振成像的生理基础。论文从组块设计的fMRI数据入手,提出了一种新的贯序的数据驱动方法,依次分析任务段的图像信息,并且通过非线性最小二乘方法拟合激活区的血液动力学响应函数,拓展了组块设计fMRI数据在血液动力学响应研究中的应用;通过分析运动实验fMRI数据集,验证了对侧感觉运动区、同侧小脑和辅助运动区等激活区的空间扩散及其血液动力学响应的时间差异。研究表明血液动力学响应有明显的时空扩散特性。从脑功能组织的功能分离原则出发,提出了以统计参数映射(Statistical Parametric Mapping, SPM)和独立成分分析(independent component analysis, ICA)为基础的SPM-ICA联合激活区检测方法。联合方法利用时间独立成分分析(temporal ICA, tICA)分解fMRI数据,独立成分的个数由贝叶斯信息法则(Bayesian information criterion, BIC)确定,用得到的独立成分确定SPM中一般线性模型(general linear model, GLM)的设计矩阵,估计参数并通过统计推断找到具有特异性的激活区域。SPM-ICA联合方法比传统SPM方法所需先验知识要少,同时也克服了ICA缺乏统计推断和激活区局部特异性分析能力的缺点。应用BIC确定独立成分个数,与后验的试错法相比,是先验的无需监督的方法。蒙特卡罗仿真实验和受试者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线的分析结果表明SPM-ICA联合方法有更高的检验功效和更好的综合性能。应用SPM-ICA联合方法分析运动实验fMRI数据,不仅检测出了传统意义上的持续任务相关激活区,还发现了暂态任务相关激活区,主要包括后顶叶和额叶等区域。论文拓展了暂态任务相关成分的定义,加深了对运动功能及相关脑区的认识。从脑功能组织的功能整合原则出发,以一般线性模型功能连接分析方法为基础,提出了有上下文的功能连接分析方法(contextual functional connectivity analysis, CFCA)和贝叶斯功能连接分析方法(Bayesian functional connectivity analysis, BFCA )。CFCA结合一般线性模型和条件内区域间协方差分析方法(within-condition interregional covariance analysis, WICA),在模型中区分不同试验和不同任务下脑的状态,可以检验不同状态下区域间的功能连接强度及其变化。用这种方法分析运动实验fMRI数据中四种状态(左手运动与基线控制、右手运动与基线控制)下各感兴趣区域对的功能连接强度和有上下文的功能连接关系,分离出了顶叶联合感觉皮层与同侧BA(Brodmann Area)6区之间以及小脑和对侧BA6区之间的功能连接模式。BFCA利用贝叶斯理论估计两个区域之间功能连接的强度并评估其显著性,既能够明确的评估两个区域之间存在有功能连接关系的确定性,同时用被试内的方差反映各被试特异性,能够有效削弱离群点对功能连接强度估计的影响,具有更高的鲁棒性。论文研究了精神分裂症病人脑结构特性,探讨了大脑运动功能的非对称性。应用体素形态学方法(voxel-based morphometry,VBM)分析精神分裂症病人的脑结构图像,发现精神分裂症组相对正常组被试在右侧前扣带回、右上颞叶和额叶有明显的灰质浓度降低。借鉴体素形态学方法,论文提出了一种新的基于体素的功能非对称性多阶段分析方法,给出了直接和间接的“任务间功能非对称性”的概念,能够自动的检测和评估各种层次的功能非对称性。应用这种方法分析运动实验fMRI数据,发现在基底神经节的苍白球和屏状核中存在有显著的任务间功能非对称性,证明了基底神经节在运动功能执行与调节中所发挥的重要作用。