功能性核磁共振成像（fMRI）的早期研究主要是分析人脑是如何对刺激（比如：光、声音或某种认知课题）进行反应的，但是威斯康辛医学院的研究生Bharat Biswal却反其道而行之，要求参加他实验的人在核磁共振机器里什么都不做。

　　

　　Bharat刚开始以为在安静情况下的自发神经活动会是相对随机和无序的。但实际上他却发现在功能上联动的某些脑区在安静状态下的活动也是相互关联的，在不进行任何明确的任务的情况下，大脑感觉运动系统的不同区域会出现缓慢的同步。这是科学家们迈入静息态脑网络连接研究的第一步，这一研究有希望帮助研究人员们了解健康的以及不正常的脑功能性结构，特别是了解儿童或那些无法完成具有挑战性任务的人的脑功能。

　　

　　Biswal1995年发表的论文在当时几乎没有被人注意，而如今却被看作对静息态核磁共振成像研究具有着深远的意义。到2001年，华盛顿大学圣路易斯分校的神经科学家Marcus Raichle和他同事的工作广泛引发了人们对于静息态研究的注意，他们发现了一个之前未曾被发现的脑网络，这一网络在脑的基准模式（baseline）或默认模式下起到了重要的作用，这一脑网络在人们什么都不做的时候较活跃，但进行认知课题时却降低了活跃度。

　　

　　Rachel说：“这一活动在大脑的当下的工作中非常重要，它并不仅仅是让你静静坐在那等着一个穿白色衣服的人过来然后告诉你接下来该干什么”。脑在人不做什么事的时候究竟是怎样活动的呢？抱着对这一问题的好奇Raichle和其他研究人员开始了对所谓“默认模式网络（Default mode network）”的研究，这一脑神经活动模式网络应该是跟自我意识、记忆这类高级认知活动相关的。斯坦福大学的行为神经学家Michael Greicius很快扩展了Raichle的研究，他发现在静息状态下，在脑默认模式网络中的各个区域呈现出协同的规律性振荡，这一现象就是之前Bharat在大脑感觉运动系统所发现的现象。

　　

　　这些发现意味着在进行任务时一起活跃或者一起降低活跃度的脑区，甚至在静息态时也是相互连通的。这表明科学家们或许无需设计出一些特别的认知任务就可以画出大脑的基本连接图。这一想法在激发起人们强烈兴趣的同时也引发了很多神经科学家的合理质疑。Greicius认为“这一想法容易得如同天上掉馅饼，人们开始怀疑这是否真的是神经活动。”

　　

　　一些研究人员开始揣测在静息状态下观察到的脑的节律、同步性活动是否是源于其他的像呼吸或心跳等生理活动。但是当更多的研究再现并扩展了最早的发现之后，这些揣测就渐渐隐没了。研究发现这种协同活动是和大脑神经纤维的结构网络一致的，并且当外科手术切断相关脑区的连接则会破坏静息态下的网络活动。这些都表明这一协同活动反映的是神经细胞间最本质且最基本的通讯。静息态网络的确切功能还处在争论中，但呈现该现象的脑区却是跟自省思维、情感过程以及回忆记忆等功能相关的。

　　

　　近些年对这一方法的接受度出现了一个飞跃，NIH（美国国立卫生研究院）在2010年开始了一个为期5年的Human Connectome Project，旨在绘制多达1000人的大脑网络连接图谱，而静息状态下的fMRI就是用于该项目的主要技术之一。这是一个信号，标志着静息状态下的脑网络连接研究将要进入其黄金时期。

　　

　　儿童或者某些患者往往难以参与需要长时间进行的或者较为复杂的实验，而静息状态下的fMRI就为神经科学家研究这一人群的大脑网络连接提供了路径。同时那些使用认知任务的研究，主要是发现和该课题有关的某一个脑网络的活动，而静息状态下的fMRI可以让研究人员一次就观测到多个网络。该方法操作过程简便且耗时较短，大约只要5-10分钟，而进行认知课题时一般需要30分钟或者更长的时间。这样研究人员也可以更容易地相互重复对方的实验并比较其结果。

　　

　　在洛杉矶的Cedars-Sinai医疗中心，神经科学家Wei Gao，他使用静息状态下的fMRI研究睡眠中的婴儿的大脑，从而了解脑网络是如何形成并在发育过程中变化的。他发现感觉运动网络和听觉网络等在出生时基本上已经成熟，但默认模式网络等其他网络则发育得相对缓慢。

　　

　　Gao说：“在出生2周时，脑区都是相互独立的并没有形成默认模式网络”，在出生后到1周岁的时间里，构成默认模式网络的主要区域开始逐步同步，剩下的部分至少到两周岁的时候才会形成成熟网络，但这一变化有什么作用仍并不明确。Gao 的发现可以和婴儿心理学的研究结果相互印证，心理学的数据显示婴儿在14~20个月的时候才会表现出自我欣赏（self-admiring）和害羞（embarrassed）的行为，在20~24个月的时候开始认识到镜中的自我。

　　

　　静息状态下的脑成像也可以帮助了解脑连接是如何变得异常的，像阿尔茨海默病（老年痴呆）、抑郁症、自闭症和精神分裂病就和默认模式网络的混乱相关。在针对自闭症的研究中，就发现不论是使用认知任务还是观察静息态，在与工作记忆、语言、情感过程和社会认知相关等相关的脑网络中都出现了异常模式。

　　

　　因为基于认知任务的脑成像研究主导了学界数十年，这些研究都需要被试在脑成像机器中完成标准心理测试课题，自闭症患者难以完成，所以现在缺乏具有严重自闭症症状的儿童以及成人的数据。因而扫描静息状态下的脑的方式在临床上对于研究具有不同能力的自闭症儿童和成人是非常有意义的。

　　

　　如今，使用fMRI生物标记对自闭症患者或神经退化性疾病进行诊断的方式正面临瓶颈，所以科学家们寄希望于静息态下脑网络连接的研究成果，希望由此改进针对神经精神病患者的治疗。

　　

　　哈佛医学院的Michael Fox正在研究脑刺激治疗（用于治疗帕金森、抑郁症和其他疾病等）时针对的神经网络，科学家们仍然不清楚为什么刺激治疗会减轻此类疾病症状，同时也不清楚为什么有些被刺激的脑区比其他区域更有效。Fox的研究小组发现针对相同疾病能有效进行刺激治疗的不同大脑部位经常是属于同一网络的，而无效的部位则似乎并非连接在一起。他认为这一结果意味着在将来可以利用静息态下观测到的大脑网络连接图来预测哪些部位在被刺激之后是对患者有效的，或者找出新的有效的刺激部位。

　　

　　静息态脑网络连接的应用将会扩大，同时其技术上的简便性也将在除用于研究新生儿之外，用于衰老过程中的脑的研究。