脑研究是目前科学领域的主要研究热点之一。随着神经电生理和成像技术的飞速发展,人们可以获取到大脑的各种数据。如何对这些数据进行有效的处理分析,对我们认识大脑、理解大脑有着重要的意义。针对大脑的复杂性,我们将综合分析的思想应用在脑研究中,采用分化与整合的思路,基于多模态数据对大脑的结构和功能进行多层次多角度的研究。本文的主要工作及贡献体现为如下几个方面:　　 (1)、采用分化与整合的多角度分析思路,我们研究猴子手臂伸抓任务过程中运动皮层的神经元编码。我们设计了具有两种运动方向、三种手臂角度的手臂伸抓实验,然后提出基于多元线性回归模型的部分定向相干法来研究神经元间的交互关系。结果表明运动皮层区不仅存在与运动方向相关的神经元,而且存在与运动角度相关的神经元,同时也表明了不同功能神经元间存在着一些信息通路相互协同工作；　　 (2)、采用分化与整合的多角度分析思路,我们运用磁共振图像上测得的脑皮层厚度来研究正常人群中男女组别间大脑的异同。我们提出了基于脑皮层厚度构建加权的脑皮层结构形态学网络的框架,并运用图论的方法来量化网络属性。在大样本数据(n=184)的基础上进行统计分析,我们发现了男性组别和女性组别的脑皮层厚度在局部水平上的差异性和整体网络水平上的一致性；　　 (3)、结合多模态的影像数据,我们首次将脑结构和功能综合分析应用在弱视研究上。借助视网膜皮层拓扑映射原理,我们提出了新的基于体数据的视觉皮层功能区划分的计算框架。并在此基础上检测各视觉功能区内的功能激活情况。结果发现,在多个视觉功能区内存在着功能激活缺失,并且整体功能缺失与大脑枕叶体积最相关。