人类大脑是一个由解剖学上相互连接的大脑区域组成的复杂网络。自发神经活动受到这种结构的限制，从而产生远程神经元素活动之间的统计依赖模式。结构和功能连接之间的非平凡关系对认知、疾病、发展、学习和衰老提出了许多未解决的挑战。虽然许多研究都集中在解剖和功能网络中边缘权重之间的统计关系上，但人们对它们的模块和社区之间的依赖关系知之甚少。在这项工作中，我们研究并描述了人类大脑解剖和功能模块组织之间的关系，开发了一种新颖的多层框架，扩展了多层模块化优化的经典概念。通过同时将从不同主体估计的解剖和功能网络映射到社区中，这种方法使我们能够对大脑的模块组织进行多主体和多模态分析。在这里，我们研究了静息状态下解剖和功能模块之间的关系，找到了独特和共享的结构。所提出的框架构成了多层网络分析背景下的方法学进步，并为进一步研究临床队列、认知要求高的任务以及发展或寿命研究中的结构和功能网络组织之间的关系铺平了道路。