大腦的功能網絡會隨腦發育、病變、衰老等時間過程改變。現有針對個體間腦功能網絡變化的差異（或相似）度量大都是用于評估網絡的靜態特性的，不適用于評估腦功能網絡沿時間軸發生的大跨度、大規模的演變而形成的動態特性。本文提出了一種用于度量腦網絡動態相似性的動態網絡相似度（DNS）指標。該指標通過結合動態網絡的演化和結構特征進行相似度度量。通過四組具有不同演化和結構特征（變化幅度、變化趨勢、連接強度分布、連接強度跨度）的模擬動態網絡驗證了DNS指標的性能。此外，還使用了一組采用經顱直流電刺激（tDCS）治療的13名中風患者之間腦功能網絡的真實數據對DNS指標進行了檢驗，并與傳統靜態網絡相似度方法作了比較。結果表明DNS指標與模擬動態網絡的變化幅度、變化趨勢、連接強度分布、連接強度跨度均顯著相關。使用DNS指標，可以發現中風患者在tDCS治療前后運動網絡的動態演變具有較強相似性；而利用傳統靜態網絡相似度則不能反映這一動態特性，所得到的患者子組間的相似度結果在治療前與治療后差異較大。實驗結果表明，DNS指標能夠較準確地反映動態網絡的演化及結構特性，具有較強的魯棒性。這一新指標克服了傳統靜態網絡相似度度量方法缺乏總體評估時序腦功能數據能力的缺點。