脑慢病在神经发育和衰老过程中对神经系统造成渐进性严重损害,具有病程长、异质性强、病理机制不清、缺乏有效治疗手段等特点,因此临床早诊断和早干预刻不容缓。磁共振成像技术作为一种无创的大脑可视化手段,其多模态的特点能够为临床医生评估脑慢病提供有效途径。然而由于目前针对脑慢病的神经影像定量分析仍缺少系统的理论体系,影像特征间缺乏关联,导致影像科医师的阅片效率低,误诊率较高。因此,本论文提出了基于脑磁共振影像精准分析的神经指纹,以数据驱动的方式为脑慢病的影像学研究提供了一个统一且可扩展的分析体系。在此框架下本论文考察了多模态磁共振影像特征之间的相互关系,针对不同连接组类型有效拓展了人脑复杂网络的定量分析方法,并选取了阿尔茨海默病与首发精神病两种典型的复杂脑慢病进行了具体研究,研究成果面向脑慢病机制探索、早期识别、亚型分型、病程追踪等多种临床应用,为未来脑慢病的精准诊断和精准干预提供了科学依据和参考标准。本文研究内容主要分为以下几个部分:1.基于多脑图谱分割的图谱预选研究。针对基于多脑图谱分割算法的脑图谱选择缺乏统一标准的问题,本文设计了基于不同年龄组别、不同图谱分级粒度以及不同脑图谱数量的分割性能测试框架,重点提出了两种脑图谱预选策略,即针对特定脑区计算脑图谱与目标图像的脑区结构相似性,并以此作为图谱的匹配度排序指标。研究结果表明,新提出的图谱预选方法相比于传统方法和在分割准确度和计算效率上均表现出明显优势,使得神经指纹技术的空间分析精准性得到了有效提升。2.多模态影像指纹特征研究。针对精神类脑慢病缺乏显著磁共振影像标志物的问题,本文利用磁共振多模态影像数据对强异质性的首发精神病进行神经指纹特征挖掘,通过基于图谱的脑区分析降低了影像分析维度,提高了影像特征的统计效力,同时利用外部数据集验证了疾病指纹特征的可重复性。研究结果表明,首发精神病人群在脑白质与脑功能连接的指纹特征可重复性好,同时多模态影像指纹特征相比单模态具有更强的疾病分辨力。3.脑共变网络指纹特征研究。针对早期神经类脑慢病在磁共振影像上缺乏明显影像标志物的问题,本文以临床前期阿尔茨海默病为例,在传统脑解剖学共变网络分析的基础上,进行了脑区空间覆盖度和成像模态两方面的扩展,并通过群组共变网络聚类及统计分析探索疾病的脑连接组学指纹特征的异常变化。研究结果表明,与部分脑区相关的本征生理学共变网络遭到了淀粉样蛋白沉淀的破坏,提示患者的大脑神经元在症状发生前已受到损伤。4.脑功能网络指纹特征研究。针对脑慢病异质性强、亚型分型界定模糊的问题,本文以首发精神病为例,利用因子分析,挖掘了患者不同维度的认知功能因子,在此基础上利用典型相关分析与层次聚类法对患病人群进行了神经生理亚型划分,这种分型方法能够将脑慢病指纹特征与认知表型建立起对应关系,为疾病的精准治疗与预后提供指导。研究结果表明,该疾病的不同亚型在脑功能网络与认知功能上的表达具有明显差异性。5.脑结构网络指纹特征研究。脑慢病患者的脑结构网络被认为受到了疾病的破坏,然而如何精准定位脑网络中的异常脑连接尚缺乏有效的方法。本文以轻度认知障碍及阿尔茨海默病为例,利用多变量回归统计分析方法,针对个体脑网络中的海量结构连接进行高通量筛选,从而有效挖掘出与疾病发展相关的指纹特征变化。研究结果表明,该疾病患者表现出了大范围的皮层-皮层下区域结构网络重组,提示相关神经环路的损伤。综上,本论文在神经指纹技术框架下针对两种典型脑慢病的磁共振影像数据进行了精准定量分析,这些研究结果为理解脑慢病的病理机制提供了重要参考,为脑慢病临床精准防诊治提供了新的思路。