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大脑构成了一个极其复杂的网络系统，控制着感知、运动、记忆等认知功能。研究大脑各功能脑区间的功能连接，利用计算机技术分析功能脑区间的信息传送，绘制大脑功能活动图，进而研究大脑各脑区间的数据交互，是控制科学领域的研究热点。本文结合fMRI（functional magnetic resonance imaging，fMRI）数据的高空间分辨率和EEG（electroencephalogram，EEG）数据的高时间分辨率特点，采用数据分析技术和图论方法，对基于时间序列的数据提取和数据稳定性、脑功能网络结构的构建、关键节点及节点间功能连接的动态改变以及早期癫痫多模态数据的相关性四个方面展开研究。本文的研究工作主要有：
1.为了弥补传统单时间研究中无法分析fMRI数据的稳定性问题，本文通过增加时间序列来重构fMRI数据模型，利用独立成分分析和感兴趣脑区（region of interest，ROI）两种方法，提取出不同时间点的静息态功能网络和ROI子网络数据。针对多个时间点数据，设计并实现功能网络体素强度提取和ROI体素叠加提取算法，分析体素强度在不同时间序列中的变化。研究结果表明，不同时间点的数据在脑功能网络内部、功能网络区域间和全脑功能网络三个方面均处于稳定状态，不存在显著性差异。本文的方法为基于时间序列数据的稳定性研究提供了新思路。
2.在上述提取的功能网络数据基础上，本文从全脑功能网络、功能网络模块和不同时间序列的功能网络三个层次，构建多层次功能网络结构模型。为了解决单阈值研究无法进行连续分析的局限，本文采用[0.05,1]共96个阈值，分析多阈值下网络参数的差异性。设计并实现关键节点的选择算法，提取不同模块中的关键节点，研究关键节点在不同时间点的改变过程以及对网络结构的影响。研究结果表明，功能网络内的关键节点在不同的时间点下存在差异，而不同组数据间的聚类系数和“小世界”参数也存在显著改变。多层次的功能网络结构模型从时间序列角度分析网络结构和关键节点的变化，可以加深对疾病演化过程的理解。
3.将感兴趣脑区间的功能连接情况进行可视化分析，采用二值化矩阵建立脑区间的连接模型，研究功能连接边基于时间序列的变化情况。实验分析表明，不同时间点所采集的数据反映出不同的功能连接情况，而疾病发作时期会出现短程功能连接增强，长程功能连接减弱的现象。本文的研究能很好地揭示疾病发作情况，为利用功能连接变化机制进行疾病的诊断提供支撑。
4.将上述三个方面的理论研究结果应用于大鼠早期癫痫数据，本文发现早期癫痫组在关键节点、功能连接和“小世界”属性等方面均存在显著变化。由于EEG数据广泛用于癫痫疾病的诊断，本文采集16导联的EEG信号和450帧的fMRI数据，通过EEG数据的过滤、转换和展开算法，以12个种子点间的两两功能连接为基础，通过皮尔逊相关方法计算两种模态数据之间的相关性。统计结果表明，早期癫痫组大鼠海马、丘脑与主运动皮质、前额叶皮质的功能连接出现显著性下降，而丘脑与左、右背侧海马区域却出现功能连接的显著增加。同时，本文还发现早期癫痫组两种模态数据的相关性要高于控制组，早期癫痫组大鼠表现出更强的“小世界”属性，在节点度、局部效率上明显高于控制组。研究结果表明在癫痫早期就会影响海马区与皮层网络间的信息传输，有助于我们深入理解癫痫早期对不同功能脑区的影响，为癫痫疾病的早期诊断提供依据。
1.为了弥补传统单时间研究中无法分析fMRI数据的稳定性问题，本文通过增加时间序列来重构fMRI数据模型，利用独立成分分析和感兴趣脑区（region of interest，ROI）两种方法，提取出不同时间点的静息态功能网络和ROI子网络数据。针对多个时间点数据，设计并实现功能网络体素强度提取和ROI体素叠加提取算法，分析体素强度在不同时间序列中的变化。研究结果表明，不同时间点的数据在脑功能网络内部、功能网络区域间和全脑功能网络三个方面均处于稳定状态，不存在显著性差异。本文的方法为基于时间序列数据的稳定性研究提供了新思路。
2.在上述提取的功能网络数据基础上，本文从全脑功能网络、功能网络模块和不同时间序列的功能网络三个层次，构建多层次功能网络结构模型。为了解决单阈值研究无法进行连续分析的局限，本文采用[0.05,1]共96个阈值，分析多阈值下网络参数的差异性。设计并实现关键节点的选择算法，提取不同模块中的关键节点，研究关键节点在不同时间点的改变过程以及对网络结构的影响。研究结果表明，功能网络内的关键节点在不同的时间点下存在差异，而不同组数据间的聚类系数和“小世界”参数也存在显著改变。多层次的功能网络结构模型从时间序列角度分析网络结构和关键节点的变化，可以加深对疾病演化过程的理解。
3.将感兴趣脑区间的功能连接情况进行可视化分析，采用二值化矩阵建立脑区间的连接模型，研究功能连接边基于时间序列的变化情况。实验分析表明，不同时间点所采集的数据反映出不同的功能连接情况，而疾病发作时期会出现短程功能连接增强，长程功能连接减弱的现象。本文的研究能很好地揭示疾病发作情况，为利用功能连接变化机制进行疾病的诊断提供支撑。
4.将上述三个方面的理论研究结果应用于大鼠早期癫痫数据，本文发现早期癫痫组在关键节点、功能连接和“小世界”属性等方面均存在显著变化。由于EEG数据广泛用于癫痫疾病的诊断，本文采集16导联的EEG信号和450帧的fMRI数据，通过EEG数据的过滤、转换和展开算法，以12个种子点间的两两功能连接为基础，通过皮尔逊相关方法计算两种模态数据之间的相关性。统计结果表明，早期癫痫组大鼠海马、丘脑与主运动皮质、前额叶皮质的功能连接出现显著性下降，而丘脑与左、右背侧海马区域却出现功能连接的显著增加。同时，本文还发现早期癫痫组两种模态数据的相关性要高于控制组，早期癫痫组大鼠表现出更强的“小世界”属性，在节点度、局部效率上明显高于控制组。研究结果表明在癫痫早期就会影响海马区与皮层网络间的信息传输，有助于我们深入理解癫痫早期对不同功能脑区的影响，为癫痫疾病的早期诊断提供依据。