本文應用靜息態功能磁共振成像（rfMRI）的圖論數據分析方法，分析全腦共90個分區的幼兒小世界神經網絡，試圖明確：①幼兒小世界神經網絡節點的屬性參數與幼兒智力發育水平有無相關性。②幼兒小世界神經網絡參數與兒童的基線參數，如性別、年齡，以及父母教育程度等人口學參數有無相關性。本研究共納入12名健康幼兒，其中9名男性，3名女性，年齡（33.42±8.42）月。所有受試者的智力發育水平采用Gesell發育量表，并采集對血氧水平依賴（BOLD）信號敏感的靜息態功能磁共振信號數據。采用Matlab環境下的SPM5軟件包進行數據處理；進一步應用基于圖論的分析方法得到全腦小世界屬性及自動解剖標簽（AAL）模板下的90個腦區的節點屬性，并分別對上述屬性與Gesell發育量表及人口學數據做了相關性分析。研究發現小世界神經網絡諸多節點屬性與Gesell發育量表參數相關，介數主要集中于丘腦、額上回及枕葉，大部分呈負相關，如量表中表示個人與社會相關的腦區枕上回的r值為-0.729（P=0.007）；度主要集中于杏仁核、額上回、頂下回，大部分呈正相關，如量表中與大動作相關的頂下回的r值為0.725（P=0.008）；效率集中于額下回、頂下回、島葉，大部分呈正相關，如量表中語言相關的頂下回r值為0.738（P=0.006）；節點聚集系數集中于額葉、頂下回、中央旁小葉，呈正相關；節點最短路徑集中于額葉、頂下回、島葉，呈負相關；左、右腦相關腦區分布不同。但關于小世界整體屬性與Gesell發育量表的關系，我們未發現有統計學意義的相關。小世界網絡節點屬性指標與其他人口學指標有相關性的熱點腦區位于顳葉、楔葉、扣帶回、角回和中央旁小葉等區域，且大部分屬于默認網絡。本文研究結果說明，小世界神經網絡節點屬性與幼兒智力水平及人口學數據存在廣泛的相關性，并且不同的腦區有其不同的分布特點，優勢腦區分布符合相關的功能；這些諸多相關性的存在，使我們可以了解在幼兒發育過程中，小世界神經網絡隨時在發生變遷和改變。