即梦5.0/21:9
画出研究内容图：本研究拟开展一项病理特征整合分型的研究，融合皮层结构与静息功能影像组学、外周体液多组学、数字化量表评估及高密度电生理特征，建立老年认知障碍（MCI与AD）的四维早期高敏预警分类器与精准分型模型。 标准化采集患者的 T1 结构像与静息态功能磁共振（rs-fMRI）、外周血体液标志物（IL-6、TNF-α、IGF-1、雌二醇）与遗传易感基因（ZNF804A、CREB1）、数字化认知量表及行为任务（ADAS-Cog、MoCA）以及高密度脑电（EEG）信号。在分析方法上，应用 FreeSurfer 与图论网络分析提取皮层厚度、默认模式网络（DMN）等关键回路的功能连接强度，结合高密度脑电的异常节律功率谱与网络同步性指标；利用机器学习与深度学习算法对四维异质特征进行深度交叉融合，构建 MCI 向 AD 转化的早期高敏预警分类器，并客观划分为亚型，为后续靶向干预提供客观分型依据。
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