范炤，姚丽丽

(1.山西医科大学老年医学研究所,山西 太原 030001；2.山西医科大学基础医学院,山西 太原 030001)

1 引 言

阿尔兹海默症(AD)是老年人群中最常见的疾病。据预测，到2050年，每85人中将有1人受到影响，为患者家庭和社会增加了沉重的负担[1]。由于AD的病因机制尚不明确，目前仍无有效的治疗方法，所以早期识别、及时干预遏制病情的发展尤为重要。根据美国国立神经病、语言交流障碍与脑卒中研究所-老年痴呆及相关疾病学会 (NINCDS-ADRDA)的分类诊断标准，将AD分为早期AD(early Alzheimer′s disease, EAD)和晚期AD(late Alzheimer′s disease, LAD)。

随着医学技术不断发展，神经影像学的运用成为识别AD临床前期的研究热点[2-3]。由于大脑局部病变早期常常伴随血流及代谢活动改变，而大脑结构常常在疾病晚期才发生变化，故功能影像学技术在识别疾病早期病理变化上更具潜力[4]。目前，功能磁共振成像(fMRI)技术成为人们研究脑疾病的一种新兴方法，主要基于血氧水平依赖性,其由于具有无创性，能精确对脑功能区进行定位，同时还可以对患者反复检查而无危险性，已经获得研究者的广泛关注，尤其在评价记忆认知障碍患者方面。

计算机辅助诊断AD系统现在应用越来越广泛，许多研究者基于不同的影像技术，通过图论的研究方法构建脑网络，再结合不同的机器学习算法对疾病进行分类[5-6]，均取得了不错的效果，该方法成为目前神经影像学研究脑疾病的热点。本研究通过构建有向脑网络利用不同特征在核主成分分析(KPCA)和Adaboost算法下对AD进行分类预测，以期找到最优的特征辅助AD诊断。……