人口老龄化是全球社会共同面临的重大问题,所以有越来越多的研究关注倒衰老以及衰老相关的神经退行性疾病中（如阿尔兹海默症,Alzheimer’s disease,AD）的认知衰退的机制。多模态磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）可以被用于从多方面研究神经退行性疾病导致的偏离正常衰老的神经系统及功能的改变。例如,使用结构MRI的大脑衰老预测模型提示,在后来发展为AD的个体的生物衰老快于同龄健康老人。因此,如何使用各种MRI模式来识别潜在的生物标志物是未来的神经退行性疾病研究的重要内容。本论文使用一个大型公共数据集,通过对结构、功能和扩散MRI数据的深入分析,研究了正常老年人和AD患者的基于多模态MRI的认知表现生物标志物。本论文第二章研究了正常衰老中脑类淋巴系统的改变。该研究使用157名老年人的MRI数据,分为两个年龄组:中年（42-64岁）和老年（＞65岁）组。本研究使用自动分割算法识别并标记WMH,使用DTI沿血管周围间隙分析（DTI-ALPS index）量化类淋巴系统功能,然后进行方差分析和多元线性回归分析。结果表明,相比于中年人,老年人有着更多的WMHs,以及更低的ALPS-index。此外,在中年组中,ALPS-index与TRAIL试验B部分（TMT-B）呈负相关,而WMH与TMT-A和TMT-B呈正相关。已有的关于衰老引起的小脑功能改变的研究受小脑分割技术的限制,没有分析小脑各小叶与大脑的功能连接（FC）,而是仅仅评估了老年人的大脑与整个小脑的功能连接改变。因此,第三章通过分割小脑各小叶,分析了老年人的小脑小叶形态和皮质-小脑连接变化,及其与认知功能的关系。本研究选取264名老年人的数据作为样本,将其分为五个年龄段。结果表明,随着年龄增长,老年人的小脑小叶体积减小,小脑内FC及大脑-小脑FC存在显著改变。此外,相关分析表明,左第Ⅱ小叶和右前扣带回皮质（ACC）之间的FC改变与老年人的记忆丧失和TMT-B表现不佳有关。第四章探究了局部脑萎缩和FC的纵向变化作为衰老相关的认知衰退的生物标志物的研究。本研究收集了74名老年人的纵向MRI和神经心理学数据,利用支持向量机（SVM）回归模型构建预测模型,并通过交叉验证比较以局部脑萎缩和FC为输入的预测模型的预测能力。结果表明,经过6年的随访,所有三个脑网络的FC都显著降低,灰质体积和皮质厚度也有显著差异,还观察到记忆力的改善和执行功能的下降。最后,当比较两种预测性SVM模型时,发现区域性脑萎缩在预测未来6年认知评分方面比FC更有效。本研究的第五章研究了载脂蛋白E4基因型（APOE4）与阿尔茨海默病（AD）患者的局部脑萎缩、脑小脑FC和认知能力的相关性。该研究使用了 234名老年人的MRI和神经心理学数据,其中包括143名APOE4阳性和91名APOE4阴性。使用基于功能性MRI种子的方法研究大脑-小脑连接,并使用淀粉样PET评估个体Aβ负荷,随后将其用作协变量。最后,使用小脑分割（CERES）算法和Freesurfer5获得小脑和大脑的形态学测量。研究结果表明,载脂蛋白E4携带者在大脑小脑运动网络中的FC更低,局部脑体积和皮质厚度方面也有显著改变。最后,多元线性回归分析显示,携带载脂蛋白E4基因的AD患者有更严重的情景记忆障碍。总体而言,本论文工作采用多模态MRI数据来评估可能导致健康老年人认知障碍或迟发性神经退行性疾病的大脑形态和功能的变化机制。这篇论文的研究结果补充了脑类淋巴系统和小脑结构和功能的变化在衰老和AD认知障碍中起主要作用的证据,并提出了一个利用功能磁共振成像预测衰老相关认知功能损伤的机器学习模型。