静息态是指受试者清醒、闭眼、安静呼吸、安静平卧、最大限度减少身体主动与被动运动、尽量不做任何思维活动的状态。静息态功能连接即为远距离脑区间的自发活动的同步性，是静息态下的协调反应机制。目前，静息态功能磁共振研究已经成为神经影像学领域的热门方向之一，也为脑科学研究的发展开辟了新的方向。丘脑是重要的感觉传导中枢，接收除嗅觉外的各种感觉的传导信号，然后投射到大脑皮层。本文中，通过分析丘脑的静息态数据得到丘脑中每一体素的功能连接区域，根据连接区域的不同完成对丘脑的分割。　　采集实验数据所用的仪器是Siemens Trio3T超导磁共振仪，共30名健康受试者参与本实验。本文提出一种基于k均值聚类算法的丘脑分割方法，并利用该方法对30位受试者的静息态数据进行分析。丘脑分割过程具体分为五个步骤：（1）将每位受试者的数据进行预处理操作；（2）以丘脑的每一体素作为种子点计算其功能连接；（3）利用单样本T检验对随机选取的25位受试者的功能连接结果进行统计分析；（4）选择有统计意义的体素，并将其定位到AAL模板中，得到2039×90的分割矩阵；（5）应用k均值聚类分析将矩阵分割，得到丘脑功能分割结果。　　本文的创新点在于将聚类算法应用于丘脑分割中，大幅度减少了计算量、节省了运算时间，并系统地讨论丘脑与全脑的功能连接。基于分割矩阵将丘脑分为七个区域，该分割结果可以作为模板研究肝性脑病、帕金森症和精神分裂症等神经精神疾病的丘脑功能连接情况，为相关疾病的预测、诊断和治疗提供极具价值的参考和依据。