伴随着年龄的增长,大脑会发生结构萎缩、功能衰退等一系列变化,随着社会的发展大脑认知功能衰退是许多国家劳动力市场面临的一个重要挑战。现有证据表明,认知技能是在生命早期形成的,随着年龄的增长,大脑的认知能力会逐步上升达到巅峰,然后认知能力开始下降。为了提前预警人脑认知能力的衰退,对大脑根据年龄进行聚类,得到大脑到达巅峰并开始走向衰退的年龄对大脑研究具有重要意义。在得到脑邻接网络矩阵和对应的年龄特征后,为了根据年龄的变化确定阈值,用来将脑邻接网络矩阵进行聚类,本文提出了一种基于多维协变量进行网络数据聚类分析的算法,根据聚类的思想要想最后的结果最好,也就是要使均值最小化,需要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和,在聚类和距离最小的情况下得到分类阈值,在多维协变量的条件下要在selleck FG-4592目标函数最小时得到的方向变量与位置变量的取值,因为得到目标函数中含有示性函数,由于示性函数的不连续性,无法对目标函数进行求导,所以需要进行近似替换,本文采用DC规划的方法进行近似替换,并且证明了算法的收敛性。大脑是一个有机统一的整体,任一认知功能活动均需要由不同的脑区相互sandwich bioassay协调、相互配合完成。脑功能连接直观地描述了执行某一特定认知功能活动时,空间上远离的脑区之间的时间相关性,也即时间同步一致性。两个脑区之间存在功能连接意味着这两个脑区在大脑执行某一特定认知功能活动时同步激活。根据已有脑分区方法得到感兴趣脑区,然后提取感兴趣脑区对应的BOLD信号。在对脑功能连接网络进行定性分析时,AZD6738为了同时分析脑功能连接网络中的正、负功能连接,本章采用BOLD信号之间的皮尔森相关系数来衡量脑功能连接。通过确定下来的算法对数据进行预测,为了避免结论的偶然性本文对三份数据同时进行处理分析,得到人脑开始衰退的阈值,并且结合其他研究进行结果的分析,证明结论的有效性。