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磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）技术被广泛地应用在脑的功能和结构研究中，而利用脑结构磁共振成像(structural MRI，sMRI)可以获得清晰的、反映不同组织对比度的图像，能够提供丰富的脑形态学信息，所以sMRI已经被成功地用来研究阿尔茨海默病(Alzheimer's disease，AD)等神经系统疾病导致的脑形态学差异。近年来，多变量分析方法成为研究脑成像数据的趋势和热点。 本研究将联合独立成分分析(joint independent component analysis，joint ICA)和并行独立成分分析(parallel independent component analysis，parallel ICA)两种多变量方法应用在阿尔茨海默病的研究上，通过对12个AD病人和14个正常被试的灰质、白质同时建模构建脑结构共变网络。具体地，首先对两组人的结构磁共振数据进行基于体素的形态学分析(voxel-based morphometry，VBM)，之后把得到的灰质和白质同时建模后分别进行jointICA和parallel ICA分析，通过对空间独立的联合源进行统计检验确定了存在组间差异的模式。考察了联合源ICA的权值作为指标来区分两组人的情况并进行了ROC分析。本文进一步利用多元线性回归方法将3个联合源组合成一个源，该线性组合源包含了3个联合源中所有重要的脑区。对于得到的并行源，计算了并行源中灰质及白质对应ICA权值的相关程度。最后，对joint ICA和parallel ICA的结果进行了对比分析，并探讨了两种方法的差异性和一致性。 Joint ICA分析得到3个灰质-白质联合源，分别是1）额叶/顶叶/颞叶-上纵束/胼胝体;2)额叶/顶叶/枕叶-额叶/枕叶;3）额叶-中央前回/中央后回。3个联合源在AD和NC两组人上存在明显的差异。parallel ICA分析得到3个灰质-白质并行源，分别为1）额叶/顶叶/颞叶-上纵束/胼胝体;2）额叶/顶叶/枕叶-额叶/枕叶;3）颞叶—上纵束/胼胝体。其中，并行源1和并行源3的ICA权值在两组人上表现出了明显的差异。并行源1和并行源2与联合源1和联合源2的结果基本上一致。说明了这两种方法的合理性也表明了结果的稳定性。 本研究使用多变量的joint ICA和parallel ICA方法，构建了与AD相关的灰质-白质共变网络并确定了有显著组间差异的源，源中体积减小的重要脑区和已有文献也是一致的。本研究基于网络的观点，同时利用灰质和白质信息展开AD的脑结构研究，能够帮助研究者更全面、准确地理解AD的病理机制和病变特点。