目前研究大脑的主要工具是功能核磁共振图像，由于功能磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging,Fmri）技术能达到较高的时空分辨率，可以对大脑活动的皮层区域进行准确可靠的定位，同时能够实时跟踪信号的变化，而且对人体的伤害为零，使用起来方便实用，已经成为最为广泛的脑功能研究手段。
当今社会，很多国家的科学家致力于研究人脑，其中以美国科学家为首的研究员们推出以最新大脑扫描技术拍摄人类大脑神经连接线路的图片，这项研究可与人类基因组计划进行媲美，将有利于帮助人类更好地理解大脑的结构以及大脑的工作方式。
人类连接组项目（Human Connectome Project）是由美国国立卫生院2009开始资助的，这是一个5年项目，是由几个不同的大学或研究所分成两组进行。人类连接组计划分成两个阶段：第一阶段获取数据，优化数据分析方法等（这一个已经完成）；第二阶段有1200名受试者参与，这些受试者来自300多家庭的双生子和亲属（这一项正在进行中），我们分析的第二个数据集就是从这里得到的。这个项目的目标就是使用不同的脑成像技术，例如静息态功能磁共振，弥散磁共振成像等等，绘制出不同人的人脑功能、结构“图谱”。除了这些正常的研究，还有问卷、行为、基因测序等辅助研究，从而进行综合研究。一旦科学家们绘制出相对精细的大脑结构、功能图，就可以深入了解神经环路的构造，随着年龄增长大脑的变化，大脑网络的属性，精神类疾病的根源，此外还可以研究大脑与基因的关系，以及和行为的关系，这样就可以为以后类似的研究提供对照组。HCP的目的就只是提供研究者丰富的数据集，允许不同的成像方式的比较，并研究脑连通性和行为的遗传的机会。然而，这也带来了对隐私保护的一些挑战。由于这处在一个家族的研究中，家庭结构有时可能是复杂的，并且由于各种各样的其它类型的数据也被收集起来，存在这样的风险：受试者可能被看到信息的人识别出来，这样他们的隐私就泄露了，这样，该数据集包括可能伤害或为难受试者。
大脑的功能连接研究作为脑科学领域里一个极为热门的课题，研究它有助于让人们深入了解人脑具有的各种功能，了解人脑是怎么工作运转，同时有助于对各类大脑疾病进行研究、诊断和治疗，因此大脑的功能连接研究对神经科学和临床医学有着重要意义。
大脑的功能性连接研究的一个重要问题在于构建大脑功能网络。因此，首要问题在于定义大脑区域，即定义脑网络中的节点。目前应用较多的是利用现有解剖图谱对神经影像学数据进行大尺度的节点分割[1]。但这类方法依赖先验的脑图谱，因此已有科学家抛开先验结构信息，寻求定义脑网络节点的新办法。最近,佐治亚大学的 Tianming Liu等人[2]开发并验证了一张含有358个DICCCOL (Dense Inpidualized Common Connectivity-based Cortical Landmarks)作为感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的脑图谱,这些感兴趣区域具有组间一致的白质纤文连接模式。已有研究表明这358个感兴趣区域是高度可重复、可预测的，因此可以应用在不同个体的fMRI数据上作为一个统一的平台进行横向的比较研究。
大脑功能性连接研究的另一个重要问题在推测脑功能网络的拓扑结构，即确定脑网络中的边。目前,最为主流的推测脑功能网络拓扑结构的方法主要基于多变量的图因果模型，即贝叶斯网络。已有研究[3]表明这类方法可以较好处理个体之间的差异以及不同的fMRI血氧水平依赖成像响应（blood oxygen level dependent BOLD response）导致的延时效果，从而得到更为鲁棒的因果图模型。 贝叶斯(BCCPM)连通性变化点模型大脑功能性链接网络推测(2):http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_21728.html