从人员流动到人际关系网、从交通网到大型电力网、从人体新陈代谢到大脑电流的传播,我们正处在一个各种各样的复杂网络中。网络的相继故障与我们的生活息息相关,相继故障的级联效应给人类带来灾难。癫痫病是由于大脑神经元异常放电引起反复发作为特征,长期的异常放电会造成脑区的损伤。将复杂网络相继故障理论应用于脑神经科学领域,从网络的角度探究大脑的功能特性及生理机制成为必要。本文将人脑磁共振成像(Function Magnetic Resonance Imaging,f MRI)数据经处理后建模,利用复杂网络相继故障算法探究全面强直阵挛癫痫患者(Generalized tonic-clonic seizure,GTCS)脑功能网络异常。具体的研究内容如下:对采集到的静息态磁共振数据进行预处理,包括头动较正、层间校正、空间标准化等等。Pearson相关分析法构造正常组与患者组两组90*90矩阵,对比两组结果发现,GTCS患者各脑区之间Pearson相关值既有增大也有减小。在这里,我们比较了Pearson相关值发生改变的脑区,发现Pearson相关值减小的脑区特别多,GTCS患者脑区之间主要是以减小为主。然后对改变的重要脑区(右内侧额上回、左角回、左后扣带回,左顶上回、右三角部额上回、左中央前回)进行相继-故障算法攻击,对“度大”节点攻击时结果发现GTCS患者组比正常对照组产生的相继故障更大,而在“度小”攻击中,GTCS患者组比正常对照组产生的相继故障更小。结果表明在“度大”攻击时与α系数值成正相关,而在“度小”攻击时与α系数值成负相关,符合王建伟等负荷-容量应用的结论。同时又一次验证了患者与正常组的大脑具有小世界属性。研究发现患者发生改变的重要脑区有右内侧额上回、右脑岛、左内侧额上回、左眶内额上回、左角回等,这些脑区主要发生在默认网络上。内侧额上回,额叶病损时主要引起随意运动、言语、颅神经、植物神经功能及精神活动等方面的障碍,这与GTCS病人发病时意识丧失和全身抽搐有直接原因。本研究发现颞中回、额中回等发现异常,而这些脑区是背侧注意功能网络的组成部分,同样这个发现与Wang等显示GTCS患者的注意功能网络存在损伤和重组相同。进一步表明了相继故障用于分析脑网络的有效性和可行性。