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全球老化速度加快，且发展中国家的老年人口增长率高于发达国家。年龄增加是老年痴呆症已知的最重要危险因素，65岁以上老年人，年龄每增加5岁，老年痴呆症的发病率就会增加一倍。由于老年痴呆症是一种退行性疾病，脑部损伤是一种不可逆过程，现有的老年痴呆症药物只能改变症状，无法真正改变进程，因此早期侦测和早期诊断老年人的认知状况，并早期介入治疗显得尤为重要。脑神经影像技术的出现，使人们可以无创的检查脑部结构和脑部代谢的变化。其中弥散张量影像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）通过测量水分子在大脑内的弥散概率，进一步估测出脑白质神经走向，再利用神经径路追踪术，则可描绘出大脑结构的白质神经网络，直观的反映出随着人们认知能力下降所伴随的白质连接网络的变化。本文以弥散张量影像为基础进行大脑结构网络拓扑属性分析，选择与认知表现分数相关性较大的结构网络特征，并基于这些特征建立认知表现分数预测模型，藉以客观地估测受试者的大脑认知能力。主要研究内容包括以下几个方面：（1）对52例正常老化者的DTI影像进行结构网络构建，采用图论分析法提取结构网络的特征，将提取出的所有特征与正常老化者的简单智能状态检查量表（Mini-Mental Status Examination, MMSE）分数进行相关性分析，选取与正常老化者认知表现分数高度相关的特征，基于这些特征建立正常老化者的认知表现预测模型，并对模型的预测效能进行评估。（2）对39例遗忘型轻度认知障碍（amnestic Mild Cognitive Impairment, aMCI）患者的DTI影像进行结构网络构建，采用图论分析法提取结构网络的特征，将提取出的所有特征与aMCI患者的MMSE分数进行相关性分析，选取与aMCI患者认知表现分数高度相关的特征，基于这些特征建立aMCI患者的认知表现预测模型，并对模型的预测效能进行评估。（3）讨论正常老化者的认知表现预测模型和aMCI患者的认知表现预测模型对正常老化者和aMCI患者的分类效能，采用“留一交叉验证法（leave-one-outcross validation）”对两种预测模型的分类效能进行评估。综上所述，本论文的学术价值体现在基于DTI影像的结构网络分析选取出的特征，可以作为一种新的生物标记指针，不仅可以基于这些特征建立正常老化者和aMCI患者的认知表现预测模型，并且可基于预测模型实现对正常老化者和aMCI患者分类，也可以为临床医生提供相关讯息，解释老化及疾病常发生在哪些脑区及脑区之间关联性的变化。