当前脑结构与脑功能的实验研究取得大量数据，且在各个层次构建脑模型也成为了计算神经科学研究的主流方向之一。而核磁共振扫描作为非侵入式的研究手段，是当前研究人脑结构与功能的重要方式，而基于该数据构建正确表征人脑状态的全脑唯象动力学模型是建立脑结构、功能与脑疾病之间联系是核磁共振影像应用于临床的迫切需求。针对这一需求，我们探究了基于Landau-Stuart振子模拟人脑BOLD信号的唯象模型，系统性的研究了各种网络结构下Landau-Stuart振子模型参数拟合的算法准确性和稳定性，创新性的提出了改进的通用自适应全脑动力学拟合的方法。基于该改进的拟合算法，研究了Landau-Stuart振子模型分岔参数a与脑疾病相关脑区之间的关联性。特别是将该方法应用于抑郁症（MDDs）、自闭症（ASDs）带状疱疹后遗痛与正常人的分类中取得了超过传统方法的准确率。同时通过生成数据研究到实际数据拟合道路的成功，展望系统性探究正确表征人脑状态的拟合算法在未来于脑疾病的诊断和治疗中的应用。