人脑是自然界中最复杂的系统之一，功能分化与整合是人脑功能的两大组织原则，它的执行总是依赖于多个脑区之间广泛地交互，因此从网络的角度来研究人脑的功能是极为必要的。本文旨在利用fMRI技术，从脑功能网络和模块网络的角度研究人脑的功能，在一定程度上揭示人脑的组织模块，考察在抑郁症病理的条件下脑网络的异常，从而加深对抑郁症的了解。本文的主要工作在以下几个方面：　　 依照ALL模板将人脑划分为90个分区，采用Fishersr-to-z变换将这些区域的fMRI平均时间序列两两之间的相关系数(作为脑功能连接的度量)转换z值从而利用双样本t检验得到异常的连接，以构造抑郁症患者和健康被试的全脑异常连接网络。针对这个网络，从以下三方面进行考察：1)关于八个功能分区的异常连接网络；2)将绝对条数进行标准化(某分区有关的异常连接的绝对条数除以与该分区有关的所有可能的连接条数)得到分布图；3)考察几种常用的网络量，与模块化后的网络进行对比研究。结果表明：抑郁症的患者相较于健康被试而言，丘脑与各个分区的连接会出现异常，而所有的异常均与前额叶、额叶其他部分以及顶叶三个有关，呈现类似于几何中心的结构，同时也找到了关于左丘脑的四个模块网络。　　 为了找到抑郁症患者与正常人的脑网络的演变规律，本文构造了关于抑郁症病人和健康被试的平均网络：首先计算被试的90个分区的时间序列两两之间的相关系数，然后用偏相关检验(p<0.01)得到每个被试的连接网络。由于每个被试的网络会有一定的偏差，因此将病人的网络和健康被试的网络进行叠加，通过一定的阈值得到关于病人和健康被试的平均网络。最后将平均网络进行模块化，得到不同阈值下的模块网络。为了比较病人和健康被试的模块网络的不同，文中构造了模块网络的累积概率分布图，以及在BrainnetViewer下的脑模块网络成像。研究的结论是：相比较健康被试，抑郁症病人的模块明显分布不均匀，前额叶和顶叶部分的模块都有显著地增多。