阿尔茨海默病（Alzheimer Disease，AD）是老年痴呆中最常见的类型。它是一种神经系统退化性疾病，起病隐匿，发展缓慢但不可逆转。相关研究表明，AD占老年痴呆的60%-80%。AD患者早期表现为记忆力下降、冷漠和抑郁，后期出现沟通障碍、迷失方向、精神错乱和判断力差等症状，晚期表现为无法说话、吞咽和行走。这些症状严重影响了患者的正常生活，并给家属带来了沉重的负担。轻度认知功能障碍（Mild Cognitive Impairment，MCI）是介于正常衰老和AD之间的一种中间过渡状态，是AD的早期阶段。MCI病人以每年10%-15%的速度发展为AD，是正常老年人发生AD概率的10倍。目前还没有针对AD的广泛使用的特效药，AD的防治手段主要以预防为主，因此对MCI的识别和诊断，对于AD的早期识别和早期干预起到至关重要的作用。现有的临床诊断方法依赖于医生的经验和主观判断，导致不同水平医生可能得出不同诊断结论。为了减少医生主观判断差异，降低医生负担，亟需寻找一种客观、高准确率的诊断方法。

脑电图（Electroencephalogram，EEG）或磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是目前广泛采用的电生理和影像学检查方法，分别在时间分辨率和空间分辨率上具有优势。目前有大量的研究基于EEG或MRI来对AD和MCI进行诊断，并取得了显著的进展。然而这些研究存在一些未解决的问题：（1）基于EEG数据的AD相关诊断研究存在数据域偏差问题，导致算法难以提取鲁棒特征；（2）基于MRI数据的AD相关诊断存在数据稀缺、不同脑区之间的全局信息难以提取的问题，导致算法无法充分的训练和利用数据；（3）基于EEG数据和MRI数据融合的AD相关诊断研究较少，且面临跨模态数据的异质性问题，不同数据之间难以有效的融合和交互，导致算法无法充分发掘多模态数据的潜力。针对上述问题，本文分别提出了基于组特征提取和域对抗神经网络的老年认知功能障碍早期诊断方法、基于时间递归生成对抗网络的纵向核磁数据集扩充方法、基于全局信息和局部信息融合的老年认知功能障碍早期诊断方法和基于双路对齐视觉Transformer的老年认知功能障碍早期诊断方法。主要贡献如下：

（1）针对EEG数据个体间差异巨大的问题，提出了一种基于对抗学习的老年认知功能障碍早期诊断方法。该方法包含组特征提取模块和双分支域适应模块。组特征提取模块通过对抗学习从组水平提取特征来减小个体差异；双分支域适应模块通过域对抗学习来减小源域和目标域之间的差异。实验结果表明，在三个类型的脑电数据集中，提出的方法相比经典机器学习方法达到了更高的准确率。此外，通过比较三种EEG数据采集范式，发现延迟匹配采集范式在老年认知功能障碍早期诊断中具有更好的应用潜力。

（2）针对目前纵向MRI医学数据集稀缺问题，提出了一种基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的纵向MRI数据集扩充方法。该方法能够学习同一被试在不同时间点MRI数据之间的变化规律，并利用递归方式生成其未来时间点的MRI数据。为了提高生成图像的质量，还设计了多尺度&位置（Multi-Scale & Location，MSL）模块和交换（Swap）模块来增强模型对细节特征的提取能力。在两个数据集上的实验结果表明，提出的方法在均方误差、结构相似度和峰值信噪比指标上优于其他流行GAN架构。此外，使用本方法对数据集进行扩充后，AD患者和正常人的分类准确率可以提高3.61%。

（3）针对卷积网络难以高效捕获不同脑区之间全局信息的问题，提出了基于图网络和卷积网络融合的老年认知功能障碍早期诊断方法，该方法结合了卷积网络和图网络的优势，实现了全局和局部信息的有效融合。与其他基于卷积网络或图网络诊断方法相比，提出的方法在三个大型数据集上均表现出高于对比方法的分类准确率。此外，还将图网络中学到的AD患者和正常人的脑区连接进行了可视化，发现连接强度的组间差异与目前临床研究保持一致。

（4）针对跨模态数据在多模态融合中的异质性问题，提出了一种基于Transformer的多模态融合方法。该方法分别利用MRI分支和EEG分支对两种模态的数据进行特征提取和特征对齐，然后采用视觉Transformer作为主干网络对对齐后的特征进行进一步融合和诊断。在多模态数据集上的实验结果表明，提出的方法能够有效地融合EEG和MRI数据，进一步提升了老年认知功能障碍早期识别算法的灵敏性、特异性和准确率。