功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,f MRI)是近年来使用最为广泛的一种非侵入式脑成像技术,f MRI利用采集到的信号与所代表的潜在神经元活动之间的重要关系,作为表达皮层功能的重要方式,用于在健康和疾病中对功能活跃的大脑区域进行成像。最常见的f MRI技术是血液氧合水平依赖性(Blood Oygenation Level Dependent,BOLD)成像,自发现以来,它一直占据着这一领域的主导地位。BOLD-f MRI利用血红蛋白作为内源性造影剂,依靠氧合和脱氧血红蛋白之间的磁化差异来产生f MRI信号BOLD-f MRI信号随着大脑不断的活动和变化而发生变化,所以脑区之间的功能连接网络也随时间而变化。在研究过程中,f MRI技术对具有时间属性的人脑功能网络的重构及进一步的状态分析的研究提供了良好的基础,但是由于在研究脑网络状态时变特征时,并没有考虑样本间的个体差异性和状态转换趋势,难以探究脑功能网络在时间分布上的状态转换规律。本文提出了一种动态脑功能网络状态观测及相似性度量方法,该方法基于对脑功能网络状态转换时间点的统计,构建脑功能网络状态转换观测模型观测脑网络状态转换趋势。由脑网络状态转换趋势,本文认为脑网络状态随着时间发生了状态转换,且由稳定状态与转换状态组成。通过脑网络状态转换在时间点上的变化,继而构建脑状态网络,并对脑状态网络进行相似度度量分析。为了验证动态脑功能网络状态观测及相似性度量方法的有效性,本文从以下三个方面展开了实验及分析:构建脑网络状态转换观测模型;对脑网络状态网络进行重构;利用拓扑重叠系数对健康儿童样本与自闭症儿童样本脑状态网络进行相似度度量分析。实验结果显示,通过构建脑网络状态转换观测模型观测脑网络状态转换趋势,脑网络状态转换发生在一个时间区间内,而并非一个瞬时。通过对脑网络状态变化的观察本文发现脑网络状态由稳定状态与转换状态组成,继而拓扑重叠系数对重构后对脑状态网络进行网络相似性度量,实验结果表明,在健康儿童样本实验中,稳定状态与转换状态的网络相似性有明显差异,并利用本文方法可有效区分健康儿童样本与自闭症儿童样本。