阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD),是一种常见的神经退行性疾病,是最常见的导致中老年人认知功能障碍的疾病之一。AD起病隐匿,潜伏期很长,临床诊断具有很大的困难,一旦发病,脑损伤无法逆转。目前AD的病理机制并不明确,也没有完全有效的治疗手段,所以早期诊断和预测对AD疾病的控制非常关键。近年来随着神经生物标志物对AD识别的研究兴起,人们对该病的认识已经从基于症状到基于大脑变化。此类变化在临床症状出现之前就已经出现,这预示着阿尔茨海默病有可能在痴呆阶段之前被诊断出来,这为早诊技术提供了有效的理论支持。AD越来越多地被认为是一种大脑区域性连接失常的疾病,但在AD临床前期阶段,大脑半球网络拓扑结构的不对称性仍不清楚。本研究将采用DTI确定性脑束造影法和标准图论框架,首次系统的探讨临床前期阶段患者人群大脑结构网络的半球不对称性,并且探究异常的半球不对称和临床变量之间是否有关联,为AD的早期辅助诊断和预测提供辅助参考。近年来基于磁共振影像的AD辅助诊断已有一定的研究,但主要是基于功能脑网络。但不同功能连接定义方法构建的功能网络的可信度不同,无法作为可靠标准。对于在传统研究中忽略网络的结构特征的不足我们提出了基于结构脑网络的偏侧化特征的研究。我们将大脑的左右半球在结构和功能上的不对称现象称为大脑偏侧化现象。目前,我们对AD连续谱系人群的结构网络偏侧化的变化知之甚少,尤其是临床前期阶段人群。因此,若能借用图论理论,系统的来研究AD谱系人群结构脑网络异常的拓扑变化情况,并找出能够有效识别区分各个阶段人群的差异特征,特别是早期SCD人群,这对AD的早期诊断有重大意义。本研究主要探究了正常人(NC),主观认知能力下降(SCD),遗忘性轻度认知障碍(a MCI),痴呆(AD)四组被试群体的大脑解剖结构脑网络属性偏侧化的变化情况,并将偏侧化特征应用于疾病诊断中,为AD早期辅助诊断提供依据。研究主要内容包括:(1)构建基于AAL脑模板的半球结构脑网络,计算结构脑网络属性;(2)对半球结构脑网络拓扑属性进行统计分析,分析AD谱系人群大脑结构网络属性的左右半球差异,将其中拥有显著差异的脑区进行比较;(3)计算半球结构网络拓扑属性的偏侧化指数,对不对称分数进行统计检验,探究AD谱系人群结构脑网络属性不对称分数的变化趋势;(4)对AD谱系人群临床量表数值进行统计分析,对结构网络属性的偏侧化指数与临床量表值进行相关性分析。(5)使用SVM(support vector machine)分类器对所筛选出来的特征进行分类,分析有偏侧化特征的被试和无偏侧化特征的被试在分类准确率上的差异。本研究通过构建大脑半球结构网络,利用图论分析阿尔茨海默症谱系人群结构脑网络属性偏侧化的变化。发现了从NC到SCD、a MCI和AD患者,左偏程度逐渐降低。通过分析量表与网络拓扑属性的相关性,研究发现网络拓扑不对称与患者的临床特征和记忆表现有关。我们的研究结果表明,大脑解剖结构网络属性的异常半球不对称与AD谱系人群的异常神经变性有关,偏侧化特征的加入可以提高对被试的分类准确率。本研究揭示了人类认知衰退的过程中潜在的生理病理机制,且为AD的早期诊断提供了潜在的神经生物标志物,对预防AD有着重要意义。