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脑科学的主要研究领域在于人脑的结构和功能。图论分析方法已经被普遍应用到脑科学的研究之中。阿尔茨海默病是最常导致痴呆的进行性、不可逆的神经系统疾病。阿尔茨海默病和轻度认知障碍的以往研究较多采用基于图论的大脑网络分析方法。科学研究者认为APOE(Apolipoprotein E)基因与人类认知程度,脑影像以及阿尔茨海默病密切相关。因此,本文通过分析APOE e4基因携带者和非携带者的FDG-PET(fluorodeoxy glucose positron emission tomography)大脑医学影像数据来研究APOE e4基因对大脑代谢的影响。研究采用APOE e4基因携带者和非携带者的FDG-PET医学影像数据,每组人群分别包含年龄性别匹配的阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍群体及正常对照组。本文研究对所有医学影像数据进行统一预处理及AAL(automated anatomical labeling)脑区配准,并采用偏相关分析构建APOE e4基因携带者和非携带者的大脑代谢网络,进而进行代谢网络连接及网络属性分析。研究显示,两组群体的代谢网络均表现出小世界属性。且携带者的代谢网络呈现出较低的平均类聚系数。通过分析,研究发现了6个具有显著统计学差异的hub脑区。与APOE e4基因非携带者相比,该基因携带者的中介值在双侧脑岛(insula)、右侧前扣带(right anterior cingulate),右侧旁扣带脑回(right paracingulate gyri)以及左侧楔叶(left cuneus)出现显著下降,而在左侧旁中央小叶(left paracentral lobule)和左侧赫氏脑回(left heschl gyrus)出现显著上升。并且该基因携带者的代谢网络表现出长距离跨区功能连接的断裂和瓦解以及短距离跨区功能连接的聚集现象。研究结果显示APOE e4基因携带者与阿尔茨海默病患者在FDG代谢模式上具有相似的变化趋向,进一步支持了APOE e4基因加剧阿尔茨海默病转化风险这一观点。本文研究表明APOE e4基因会加剧阿尔茨海默病的患病风险,且目前阿尔茨海默病的早期诊断和转化预测是研究重点。因此,探索APOE基因信息对疾病早期诊断的应用以及更好的疾病预测方法显得十分重要。所以,本文研究将计算机科学与医学影像的早期临床诊断进行结合研究并在轻度认知障碍群体和正常对照组之间进行了SVM(Support Vector Machine,支持向量机)分类器的相关分类研究。本文研究将大脑医学影像的代谢模式与APOE基因信息作为特征对分类器进行训练。在进行留一交叉验证后,我们的最高分类准确率能够达到86.1%。