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阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)又称原发性老年痴呆病,以严重的高级认知功能和记忆功能障碍为临床表现。轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)是AD与正常人间的一种过渡状态。该类疾病潜伏期长不易被发现,且病变严重,损害不可逆。我国已逐渐进入老龄化社会,防治AD成为一项严峻的工作。如能在更早的时间发现疾病的征兆,并及时进行医疗干预,可以降低病人的痛苦,节省治疗的开支,因此发现AD早期异常特征是AD辅助诊断系统的研究热点之一。目前,基于磁共振影像的AD辅助诊断虽已取得了一些成果,但使用的主要是结构特征,而一旦结构发生变化,患者已进入AD晚期,进入了不可逆阶段。如能利用认知功能异常作为辅助诊断的依据,就可以做到早发现、早干预。因此AD早期诊断的关键是找到AD认知功能的异常指标。大脑偏侧化现象是指大脑的左右半球存在结构和功能上的不对称性,本研究借助脑功能网络研究方法,以图论理论为基础,研究AD的偏侧化现象,并将其用于AD的辅助诊断中,提高AD早期诊断的分类准确度。本文主要研究工作如下:(1)不同于传统的脑功能网络研究过程,本研究首先制作可用于偏侧化研究的脑膜板,接着构建半球功能脑网络,计算网络连接强度与拓扑属性,并计算偏侧化指数。(2)利用统计分析的方法,筛选可用于AD辅助诊断的特征,并对筛选的特征进行生理意义的解释。(3)根据筛选的特征,构造特征空间,使用SVM(support vector machine)分类器训练分类模型,采用留一验证法测试分类模型。(4)采用ADNI数据集,验证本文提出的方法,结果表明,AD患者确实存在偏侧化异常现象,筛选出的偏侧化特征与其他研究方法得到较为一致的结论。加入偏侧化特征后的分类准确率为85.71%,敏感度为87.06%,特异度为84.34%。本文对比了使用功能连接、功能连接及其偏侧化指数,网络属性、网络属性及其偏侧化指数的分类结果,结合已有文献,得出了偏侧化指数的加入对于AD的分类准确率有提高作用,尤其对于轻度认识障碍与正常对照组的准确率提升作用明显。说明偏侧化指数确实能提高AD辅助诊断准确率,对AD早期辅助诊断的研究提供了一定的依据。