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阿尔茨海默氏病（ Alzheimcr‘s disease，AD）和轻度认知障碍（Mild cognitive impairmcnt，MCI）是经常发生在老年人中的脑疾病，其主要表现为认知和智力的障碍。机器学习和模式识别方法已经被应用到对AD和MCI的诊断和分类中。最近，研究人员提出利用大脑连接网络实现对疾病的诊断和分类。大部分的研究主要集中在网络中提取一些局部的特性（如聚类系数），并利用机器学习的方法（如支持向量机）来实现对疾病的分类。然而，存在的研究表明AD以及MCI是和一个大规模的脑连接网络相关，而不仅是大脑的若干区域。因此，本文提出一种新的基于网络整体拓扑结构信息的分类方法，并将其用于对MCI疾病的分类。实验结果表明，本文的方法能够对分类结果有重要的改进。
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