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针灸起源于中国,拥有数千年的临床诊疗的历史。在过去的几十年中,针灸在西方的影响力在不断扩大,但仅仅是作为一种辅助的医疗手段,其原因是针灸机理还不明确。非侵入式成像技术的功能磁共振成像(Functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)技术的出现,为针灸理论的研究提供了新的研究手段。而fMRI进行相关研究的基础就是对实验数据进行分析。这就需要选择合适的数据分析工具,根据实验设计对数据进行优化和整理,忽略干扰因素,得到用于结果推论的统计信息。常用的fMRI数据处理软件主要有REST,SPM和DPARSF。而目前的针刺fMRI研究的实验设计模式大都采用“ON-OFF”的设计模式。在这种实验设计模式中,刺激状态(ON)和静息状态(OFF)交替呈现数次。依据多组快实验设计的减法原理,将静息状态作为基线,可以估计针刺刺激状态相关的大脑响应信号变化。但是,该实验设计存在前提假设,实验的数据必须满足这种前提假设,即在“ON”阶段结束后刺激对于大脑的影响将回到基线状态,并不会影响“OFF”阶段的大脑信号。然而,近年来,有大量针刺研究表明,人脑对针刺刺激的响应在针刺刺激结束之后的一段时间内仍然存在,即针刺存在持续性效应。并且最近,我们研究组为针刺的持续性效应的存在提供了影像学的直接证据,指出了由于针刺持续性效应的存在,针刺的响应模式并不满足“ON-OFF”的实验设计的前提假设。因此,这种基于减法原理来获取大脑激活区域的方法可能会使实验结果产生偏差。考虑到以上因素,本文采用一种新的数据分析方法——基于图论模型的分析方法,即复杂网络的分析方法(Graph Theory Model ,GTA)。该方法不仅可以描述系统和子系统之间的关系,而且可以对整个系统进行宏观的描述。我们应用该方法分别对针刺组和对照组的针刺数据进行了分析。通过比较两组的网络统计量,我们发现两组的网络拓扑结构有明显的差别。进一步的,我们从网络功能连接度的角度出发,利用网络的功能连接度矩阵,找到两组共有的以及特有的功能连接网络。由此,我们发现了在这些不同的功能连接网络中的分别担任重要工作的核心节点存在差异。这不仅为针刺可以调节大脑功能连接模式提供了有力的证据,也从数据分析的角度为将来用GTA的方法来分析针刺数据集提供了参考。