大量神经元经突触连接而形成复杂网络,其变化与人类情绪、运动、思考等认知活动息息相关。受限于神经成像技术,目前还只能在宏观尺度上进行无损非侵入式脑网络研究。其中脑功能连接能够直接反应脑区神经活动情况,在认知研究与神经疾病临床诊断中得到广泛应用,其构建及拓扑特性分析一直是脑科学领域的研究热点。不同生理或心理条件下,脑区间功能连接具有独特性,且是动态变化的。本论文针对正常老年人、轻度认知障碍患者、阿尔兹海默症患者开展脑功能连接网络研究,实现了基于独立成分分析的功能连接网络构建及其拓扑特性分析。除此之外,还进一步实现了基于传输熵的脑有效连接分析。具体研究内容如下:（1）采用改进半正定规划算法分析功能磁共振信号序列。将投影海森矩阵融入到半正定规划中,通过引入二阶导数信息来寻找局部极值解。之后,采用皮尔逊相关系数进行脑区神经活动相关性检验,引入特征指标,提高算法可靠性。实验结果表明该算法能够自主选择独立分量个数。（2）实现了基于组独立成分分析的功能连接网络构建与拓扑特性分析。对功能磁共振数据预处理后,选择脑区剖分模板,构建全脑静息状态功能连接网络。选择三种功能连接网络拓扑指标来分析网络变化,包括全局效率、特征路径长度和聚类系数。研究结果证实,与阿尔兹海默症相关的功能连接网络改变主要出现在颞区、扣带回和角区。（3）基于二阶传递熵提取脑有效连接。采用二阶传递熵计算脑区间信息传递参数,构建有向连接网络,并分析了其拓扑特性,包括效率、聚类系数、模块化系数、节点出/入度。无需指定先验模型计算脑区间有效连接,量化不同脑块之间的定向信息传递量,并推断神经连接的因果关系,有助于脑网络协同工作机制研究。