2022年数维杯国际赛C题 如何利用大脑结构诊断阿尔茨海默氏病
阿尔茨海默病（AD）是一种进行性神经退行性疾病，发病隐匿。其临床特征为
痴呆，包括记忆障碍、失语症、语言障碍、失认症、视觉空间技能障碍、执行功能障碍、人格和行为改变，其原因尚不清楚。它的特征是进行日常生活活动的能力逐渐下降，并伴有各种神经精神症状和行为障碍。该疾病通常在老年人中进行性发展
，并在发病10-20年后因并发症而死亡。
阿尔茨海默病的临床前阶段，也被称为轻度认知障碍（MCI），是一种介于正常和严重之间的过渡状态。由于患者及其家属对该疾病的认知有限，67%的患者被诊断为中度至重度，错过了最佳干预阶段。因此，早期准确诊断阿尔茨海默病和轻度认知障碍具有重要意义。
附加数据包含特定信息特征4850认知正常老年人（CN），1416例主观记忆投诉
（SMC），2968例早期轻度认知障碍（EMCI），5236例晚期轻度认知障碍（LMCI） 和1738名阿尔茨海默病（AD）患者收集在不同的时间点（一个时间点是一个数量）
。请利用附录中提供的不同类别人群的大脑结构特征和认知行为特征，构建阿尔茨海默病识别模型，设计一种智能诊断方法，准确诊断阿尔茨海默病。
(1) 对所附数据的特征指标进行预处理，调查数据特征与阿尔茨海默病诊断之间的相关性。
(2) 利用所附的大脑结构特征和认知行为特征来设计一种阿尔茨海默病的智能诊断
。
(3) 首先，将CN、MCI和AD聚为三大类。然后，对于MCI中包含的三个子类（SMC、EMCI和LMCI），聚类继续细化为三个子类。
(4) 附件中相同的样本包含了在不同时间点收集的特征，请分析它们与时间点的关系，以揭示不同类别疾病随时间的演变模式。
(5) 请查阅相关文献，描述CN、SMC、EMCI、LMCI、AD五类患者的早期干预和诊断标准。
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