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精神分裂症是严重威胁人类健康的精神疾病，其根本原因在于它的发病机制至今还不清楚。近年来，脑功能网络被视为研究精神分裂症的有效方法，本文通过构建脑功能网络方法研究揭示静息状态下正常人和精神病患者脑网络特性、阳性症状和阴性症状的精神分裂症患者的复杂脑网络特性，得出一些有意义的结论。本文基于EEG的互近似熵和互样本熵来构建脑功能网络，首先采集14个正常受试者的32导脑电及48人精神分裂症患者的32导脑电，并利用小波包形成特定频率成分滤波器，对选取好的数据进行小波包分解，提取静息状态下14个正常人和14个精神分裂症患者的各导联脑电的、、、节律波并计算正常人和精神分裂症患者各节律波的互近似熵和互样本熵矩阵(32×32)，计算正常人和精神分裂症患者在不同阈值下的网络测度，对各个测度进行分析，结合阈值选取的原则选择合适阈值构建静息状态下正常人和精神分裂症患者的脑功能网络并对比分析。同理，对阳性症状和阴性症状的精神分裂症患者的脑功能网络特性进行分析。对于上述采集得到的14个正常受试者的32导脑电及48个精神分裂症患者(含阳性症状及阴性症状)的32导脑电，计算14个正常人、14个阳性症状精神分裂症患者和14个阴性症状精神分裂症患者的互信息矩阵(32×32)，并计算正常人、阳性症状及阴性症状的精神分裂症患者在不同阈值下的网络测度，对各个测度进行分析，结合阈值选取的原则选择合适阈值构建正常人、阳性症状及阴性症状的精神分裂症患者的脑功能网络并进行对比分析。论文所提出的网络构建方法一定程度上能够刻画不同的脑功能状态，在分析、理解精神分裂症等精神疾病患者的发病机制等方面有可能成为一种新的有效方法。