近年来,针对阿尔茨海默病的早期诊断研究备受关注。2014年以前,轻度认知障碍被视为阿尔茨海默病的最早期,针对轻度认知障碍的诊断研究中,大量研究发现患者的病理特征与正常人差异明显,目前已能用临床量表—简易智能精神状态量表和蒙特利尔认知评估量表来进行初步诊断。2014年,阿尔茨海默病的早期诊断研究进入了新阶段,主观认知下降阶段被提出,因为病人客观表现上与正常人无异,对临床量表几乎无敏感性,无法对其进行准确诊断。所以,越来越多的研究者将精力放在了主观认知下降的诊断上。目前常用的方法是基于各类核磁共振成像数据的影像学分析。阿尔茨海默病的早期诊断对于阿尔茨海默病的治疗诊断具有重要意义;由于阿尔茨海默病早期患者主要表现主观认知功能下降,故推测其大脑与正常人脑相比存在信息传递的差异;我们希望通过全面的分析手段去分析主观认知下降患者与正常被试的差异,对比多个模态多种参数的分类效能,建立能够区分两组被试的图像分析解决方案。本研究以灰质容积、静态图论参数、动态图论参数(时域变换灵活性和时空分布广泛性)构建特征矩阵,进行基于支持向量机的主观认知下降患者组和正常被试的二分类器;本研究同样对特征矩阵进行了单任务Lasso以及基于蒙特利尔认知评估量表的多任务Lasso稀疏,以防止过拟合现象,验证分类准确率。通过支持向量机二分类器对主观认知下降患者与正常被试组进行分类得到灰质容积以及静态图论参数的分类准确率分别为51.83%和45.3%,稀疏后有所增加;两个动态图论参数的分类准确达到100%,且稀疏后仍为100%。表明动态图论参数在的阿尔茨海默病早期分类中具有较好的效果,且构建的分类模型具有良好的稳定性。本研究对稀疏后的动态图论参数时域变换灵活性以及空间分布广泛性的特征进行分析研究探寻病理学意义,选取对于分类贡献度最大的5个脑区及对应脑网络进行研究发现对应脑区、脑网络主要分布于与认知过程高度相关的默认网络,运动网络,额顶网络,背侧注意网络等区域。通过患者组的两个动态图论参数与蒙特利尔认知评估量表做相关性分析发现,上述几个主要贡献脑区与蒙特利尔认知评估量表有显著相关关系,从而进一步验证了动态图论参数对于阿尔茨海默病早期分类的意义。