目前，帕金森病發生率在逐漸上升，嚴重影響著患者生活質量，社會診療負擔不斷加重。然而，該病的早期監測手段有限，很難及時干預。為了發現其標志物，本文對服藥前后帕金森病患者及健康人的32通道靜息態腦電數據進行分頻段研究。首先利用動態加權符號互信息計算各通道腦電信號間相關性，再通過k均值聚類實現信號關聯矩陣的分類，最后得到腦電信號關聯狀態。通過統計分析發現，在Beta頻段（P = 0.034）與Gamma頻段（P = 0.010）各有一個腦電信號關聯狀態可顯著區分未服藥帕金森病患者與健康人。這表明未服藥帕金森病患者與健康人的靜息態腦電各通道信號相關性差異有統計學意義。而在服藥與未服藥帕金森病患者、服藥帕金森病患者與健康人之間，其關聯狀態差異均沒有統計學意義。這可為帕金森病的臨床診斷提供一種參考。