健康老年人在脑老化过程中伴随着认知能力的下降,为防止其认知水平持续衰减,进而转化为轻度认知障碍(MCI)甚至阿尔茨海默症(AD)患者,对认知水平差的健康老年人提供合适的早期干预可以减缓其认知衰退,从而降低MCI甚至AD的患病率,避免对社会和家庭造成负担。因此,早期对健康老年人的认知水平进行有效评估具有重要意更多义。研究表明:老化过程中,大脑结构和功能的改变出现在明显的认知障碍之前,构建脑网络可以刻画大脑的功能连接。因此,本文基于静息态f MRI数据构建脑网络,建立多变量模式分析(MVPA)方法识别脑功能连接的变化,探索对健康老年人认知水平进行有效评估的方法。具体研究内容如下:(1)基于静息态f MRI数据构建静态脑网络,Ferroptosis抑制剂建立MVPA方法进行健康老年人认知水平的评估。具体MVPA流程:使用对非线性敏感的高斯Copula互信息(GCMI)构建脑网络并选择特征,结合支持向量机(SVM)实现健康老年人认知水平的有效评估。另外使用现有的MVPA方法完成健康老年人认知水平的评估进行对比分析。本研究建立的MVPA方法获得的分类准确率达到77.22%,敏感度、特异度以及AUC分别为81.82%、72.09%和0.77。而对比方法的分类结果均差于本研究建立的评估模型。使用独立样本检验进一步分析一致性功能连接表明:认知水平的下降可能是具有显著性差异(<0.05)的功能连接强度减弱造成的。尤其左前扣带与旁扣带脑回和左侧颞上回之间,左侧脑岛和左侧嗅皮质之间,右侧脑岛和左内侧额上回之间的功能连接具有作为临床影像学标记物的潜力。(2)由于静态脑网络不能体现数据扫描期间脑功能连接的动态变化。本文基于静息态f MRI数据,进一步采用滑动窗口技术结合Pearson相关系数构建动态脑网络实现健康老年人认知水平的评估。具体流程:使用Pearson相关系数基于非重叠滑动窗口构建动态脑网络,采用Kendall相关系数对每个窗口的脑网络进行特征选择,然后在每个窗口完成特征选择的数据上训练SVM基分类器,采用软投票算法集成全部基分类器,实现健康老年人认知水平的有效评估。另外,实验中设置重叠窗口动态脑网络以及静态脑网络对照方法进行健康老年人认知水平的评估。结果显示:基于动态脑网络的分类结果普遍优于静态脑网络,其中非重叠窗口的动态脑网络获得了最佳分类结果,分类准确率达到Worm Infection77.78%,敏感度、特异度和AUC分别为90.91%、60.47%、0.79。进一步分析与认知水平相关脑功能连接的动态变化,发现不同的认知水平可能与感觉运动网络(SMN)模块内以及与其他功能网络模块之间的动态变化模式相关。