2005年我国60岁以上老人已达到1.45亿，我国已进入老龄化社会。随着年龄老化，阿尔茨海默病(Alzheimersdisease,AD)发病率也在增高，据统计，60岁以上发病率为3％，80岁以上则高达20％。按中国老年化进程估算，2027年老年人口将突破3亿，如不加以干预的话AD患者将达到900万以上。由于AD是一种大脑原发性退变性疾病，目前尚无有效的药物治疗，关键是早期诊断和及时干预。 AD是脑部病变而引起认知功能损害的临床综合症。在医学上，神经心理学检查是认知损害量化的重要方法。目前神经心理学检查是通过文本量表形式由专家实施测试，然后根据测试的得分来判断认知功能损害程度；采用这种检查方式，测试数据存储和统计靠人工方式完成，耗费专家的时间和精力；同时判定的指标静态单一，难以实现直观动态的认知功能对比及跟踪预测；此外，由于该检查对医务人员和环境等条件有限制，也使得检查繁琐、实施成本高，不易于对认知功能障碍疾病进行普查。本文依托多媒体和计算机网络等技术，以计算机辅助认知测试为基础，通过设计相应的诊断及预测算法对测试结果进行处理，实现AD的早期诊断预测目的，为AD防御提供新方法。 课题的研究方法归结如下：首先以认知评定作为AD诊断预测的理论基础，接着构建AD的贝叶斯分类诊断模型和AD认知衰退预测模型，最后设计相应的网络测试平台，实现AD早期诊断预测系统。 本文所论述的AD早期诊断预测系统是将计算机科学技术应用于脑科学、神经心理学领域的研究，论文中重点阐述了计算机辅助AD诊断与预测两个关键模型，最后总结全文，并对未来工作提出展望。