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阿尔兹海默症是是一种起病隐匿的进行性发展的神经系统退行性疾病。临床上以记忆障碍、失语、失用、失认、视空间技能损害、执行功能障碍以及人格和行为改变等全面性痴呆表现为特征，病因迄今未明。介于正常老化与阿尔兹海默症间的轻度认知障碍在阿尔兹海默症研究中及具吸引力，因为它代表了正常衰老和痴呆之间的过渡状态。目前阿尔兹海默症病因不清，发病机制不明，存在多种假说，包括β-淀粉样蛋白级联假说、tau蛋白假说、神经递质假说等。近年来，阿尔兹海默症药物研发失败居多，尚无有效根治措施。神经影像在阿尔兹海默症的早期诊断中一直扮演着重要的角色，但其特征提取一般依赖于设计者的先验知识，主观性强。深度学习通过非线性模型自动提取特征，使得数据表达更加有效。本研究研究了如何运用深度学习模型来提取神经影像中的结构特征。对于T1影像，基于切片、图像块和全脑图像分别构建预测模型，在学习方法中采用无监督预训练方法解决数据量偏小问题。

对于DTI图像获取的脑连接网络，采用图卷积方法进行特征提取。并构建群体图，采用图卷积方法融合多模态特征。对研究中出现的问题，从异质性角度给与解释，并从数据泄露和模型泛化角度对模型进行了细致分析。该研究实用性强，可为阿尔兹海默症早期精准防治研究提供理论基础。

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