陈晓春，教授，博士研究生导师，福建医科大学附属协和医院神经内科主任医师。中国医师协会常务理事、神经内科医师分会候任会长、中华医学会神经病学分会痴呆与认知障碍学组组长。
　　长期从事神经退行性疾病的基础研究与临床诊疗工作，重点聚焦阿尔茨海默病、帕金森病的发病机制及防治策略，先后承担了科技创新2030－“脑科学与类脑研究计划”重大项目、国家科技支撑计划、国家自然科学基金等20多项国家级研究课题，在MolecularNeurodegeneration、Biological Psychiatry、AgingCell等SCI源学术期刊发表高质量论文100余篇，主持完成的科研成果曾获教育部高等学校科学研究优秀成果奖——自然科学奖一等奖。

　　罗跃嘉，二级教授，博士研究生导师，现为北京师范大学心理学部聘任教授。曾任北京师范大学心理学部部长、深圳大学脑疾病与认知科学研究中心创始主任、北京师范大学脑与认知科学研究院创始院长、北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室首任主任、中国科学院心理健康重点实验室创始主任等。现当选为中国心理学会候任理事长，欧洲自然科学院外籍院士、国际心理科学学会（APS）会士等，以及国家自然科学基金委员会、科技部、教育部、中组部、国家卫健委、国家科学技术奖励工作办公室评审专家。先后获国家杰出青年基金，首批“新世纪百千万人才工程”国家级人选，国务院特殊津贴获得者，中科院“百人计划”人选者等。20多年来主要从事情绪与认知的基础与临床应用研究，主持国家社科基金重大项目1项、国家自然科学基金重点项目2项、国际合作重点项目1项，以及国家重点基础研究发展计划（973计划）项目2项、国家科技支撑计划1项、教育部创新团队发展计划等20余项。发表学术论文560篇，其中SCI/SSCI论文276篇、《心理学报》论文近50篇；出版中英文专著、译著8部；获省部级科技奖15项（其中一等奖2项、二等奖6项）；培养博士后、博士研究生、硕士研究生150人。在推动中国认知神经科学的发展、参与中国心理学科和重点实验室建设以及脑电/ERP技术的研究与应用等方面，具有广泛学术影响力。

　　陈仰昆，教授，主任医师，博士研究生导师、博士后合作导师。
　　南方医科大学第十附属医院（东莞市人民医院）神经内科学科主任，暨南大学博士研究生导师，南方医科大学博士后合作导师，东莞市神经内科专业质量控制中心主任，中国人民政治协商会议第十四届东莞市委员会委员。1996－2003年在中山医科大学（现中山大学中山医学院）七年制本硕连读，获临床医学学士及神经病学硕士学位。2007－2010年在香：港中文大学医学院内科科学部（神经病学）攻读博士学位。2018－2019年在英国伦敦国王学院圣托马斯医院进修卒中医学。先后获得“广东省杰出青年医学人才”“东莞名医”“东莞市医学领军人才”及“第八届东莞市优秀科技工作者”等称号。目前担任中华医学会神经病学分会神经康复学组委员、中国研究型医院学会脑小血管病分会常委、广东省医院协会神经内科专委会副主任委员、东莞市医学会神经病学分会主任委员、广东省医学会脑血管病分会常委及神经病学分会常委等学术职务。擅长脑血管病、帕金森病、认知障碍的诊疗。致力于推动东莞市卒中绿色通道及卒中中心建设；开设东莞首个帕金森病专病门诊及在东莞市率先进行DBS程控治疗。连续多年担任中国卒中学会培训中心全国培训讲师。创建东莞市重点实验室“智能脑影像及脑功能实验室”。研究领域包括卒中后认知及精神障碍、脑血流与代谢、脑小血管病及帕金森病的临床及影像学研究脑卒中静脉影像、卒中后认知与精神障碍研究居于国内先进水平。主持省部级课题2项（含省级重点项目1项）及市厅级课题5项。共发表SCI论文73篇（其中第一或通讯作者32篇），最高影响因子10.1，H指数23。其中缺血性卒中谵妄、卒中后疲劳的研究被引用次数均超过50次，2篇SCI论文被国际指南引用。参与制定3项省级指南及标准。担任SCI期刊BMC Neurology编委、SCI期刊Frontiers in Neurology专刊客座副主编及SCI期刊Stroke and VascularNeurology审委会委员。

　　《阿尔茨海默病：生物标志物、大数据及治疗学解析》引进自国际知名的爱思唯尔（Elsevier出版社，由澳大利亚西悉尼大学艾哈迈德·A.穆斯塔法（Ahmed A.Moustafa）教授主编，由国内资深神经内科及心理学领域专家团队联袂翻译而成，是一部有关阿尔茨海默病生物标志物、大数据及治疗学解析的学术著作。
　　《阿尔茨海默病：生物标志物、大数据及治疗学解析》是一部视角新颖、紧扣前沿的著作，其鲜明的特点是选用专题综述的形式来呈现，具有相当的深度。全书深入探讨了阿尔茨海默病合并抑郁及焦虑的进展、瞳孔分析与认知障碍、深度学习在痴呆研究中的应用，以及阿尔茨海默病的创新治疗方法，所涉及内容都是前沿和新颖的研究领域。
　　《阿尔茨海默病：生物标志物、大数据及治疗学解析》中关于阿尔茨海默病对丘脑的影响，以及如何利用ADNI数据库进行研究的相关内容，对于神经内科医师及研究者也会有不少的启发。希望《阿尔茨海默病：生物标志物、大数据及治疗学解析》能够帮助我国认知障碍领域的研究者及临床医师开阔视野，从更全面的角度去理解阿尔茨海默病，并进一步探索前沿诊治方法。

　　第一部分 老年痴呆症中的心理健康
　　第一章 阿尔茨海默病中抑郁症的测量方法
　　Ahmed A.Moustafa，Wafa Jaroudi，Ahmed Helal，Lily Bilson，Mohamad El Haj 编
　　翁汉育，林伟丰 译
　　陈仰昆 校
　　第一节 引言
　　抑郁症对痴呆及阿尔茨海默病（Alzheimer's disease，AD）患者产生了很大影响。一些研究报告显示，20%～60%的AD患者被诊断患有抑郁症。由于症状重叠、交流不畅以及患者缺乏自知力，鉴别痴呆中的抑郁障碍困难重重。抑郁和痴呆的相似症状包括睡眠障碍、饮食行为改变、主动性和兴趣减退（冷漠）、精神运动性激越、注意力不集中、焦虑和悲伤。而没有抑郁症的痴呆往往不会出现常见的抑郁表现。例如，持续的悲伤、显著的晨间情绪恶化、无价值感或过度的内疚感、反复思考死亡以及自杀意念或行为。
　　尽管悲伤情绪是阿尔茨海默病中最常见的神经精神症状，但对于如何诊断AD中的抑郁症并没有普遍共识。美国国家心理健康研究所（National Institute ofMental Health，NIMH）提出了阿尔茨海默病中抑郁症的临时诊断标准（ProvisionalDiagnostic Criteria for Depression in Alzheimer’s Disease，PDC－dAD）。然而，该标准尚未在科学研究及临床实践中得到严格验证。在制定诊断标准和监测AD变化时，常使用量表来辅助临床医生减少其中的不确定性。目前，用于测评痴呆患者抑郁程度的量表有以下几种。
　　第二节 AD中的抑郁症评估工具
　　许多研究在评估痴呆患者的抑郁症时使用了几种抑郁量表，然而，很少有人将这些量表进行比较和评估，以确定哪种量表能更好地识别痴呆患者的抑郁症，或者它们是否测量了不同或相似的抑郁症及痴呆变量。因此，2013年，Knapskog等评估了AD患者在CSDD和MADRS量表中的得分，以比较对抑郁症的评估，并调查这些量表之间的相关性以及与患者年龄、性别、认知障碍水平和照顾者负担水平之间的关系。Knapskog等27的研究共涉及520例患者，这些患者是从记忆门诊招募的，他们患有痴呆、轻度认知障碍（Mild CognitiveImpairment，MCI）或主观认知障碍。该研究对患者参与研究的适宜性进行了检测，包括痴呆诊断以及医生之间就以下评估结果达成共识：神经心理学检查[使用简易精神状态检查表（Mini－Mental State Examination，MMSE）和画钟实验进行测量]、体格检查（通过血液样本和与患者或护理人员的访谈来评估，并记录所做观察）、形态学检查（使用CT或MRI脑部扫描、单光子发射CT和脊髓液测试进行测量），以及国际疾病分类统计学（International Statistical Classification ofDiseases，ICD）评估。为了区分和评估受试者是否患有痴呆症、轻度认知障碍或主观认知障碍，我们使用日常生活能力（Activities of Daily Living，ADL）测量或让家庭医生将患者转诊至记忆门诊的方式来评估损害情况，从而使医生对患者的记忆问题有所了解。为了更具体地评估患者在参与研究前1个月内的抑郁情况，经过培训的护士们单独完成了CSDD问卷调查，而检查患者的医生则独立完成了MADRS问卷调查。该评估措施的完成是基于2次不同的面谈测试，使用了2个访谈者信息来源。在评估患者的照顾者负担水平时，护士根据照顾者提供的信息，使用0（“完全没有”）到4（“非常高”）的评分标准来完成相对压力量表。此外，我们采用斯皮尔曼相关系数和主成分分析来评估CSDD量表与MADRS量表之间的相关性。对CSDD和MADRS测量之间的相关性进行比较，轻度认知障碍和主观认知障碍患者之间的相关性较差，而痴呆患者之间的相关性更差。Knapskog等认为，痴呆患者在不同量表之间存在最弱相关性，这种相关性是由于他们受损的记忆与轻度认知障碍和主观认知障碍个体相比较所导致的。他们指出，与轻度认知障碍和主观认知障碍患者相比，受损的记忆可能导致痴呆患者较少报告抑郁症状。在评估影响抑郁测量之间相关性的患者特征变量时，统计分析总体上未显示出认知功能受损是影响CSDD和MADRS之间关系的因素。然而，患者的神经心理学检查使用MMSE（得分为26～28分）与抑郁量表之间存在相关性，而画钟实验结果与CSDD或MADRS量表无相关性。此外，照顾者负担评估与CSDD和MADRS之间无相关性。从这项研究可以得出，CSDD和MADRS作为评测痴呆患者抑郁症的2个量表，其相关性较差。此外，作者建议对于存在记忆问题的患者，应该同时使用患者和照顾者来评估其抑郁情况。因为随着患者记忆恶化（如在痴呆受试者样本中观察到），由其记忆问题导致报告的抑郁症状减少。
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第一部分 老年痴呆症中的心理健康
第一章 阿尔茨海默病中抑郁症的测量方法 3
第一节 引言 3
第二节 AD中的抑郁症评估工具 7
第三节 讨论和结论 22
第二章 痴呆中抑郁症的本质：一项系统回顾 31
第一节 引言：痴呆中抑郁症的诊断、患病率和影响 31
第二节 方法 33
第三节 抑郁症是导致老年痴呆症的一个危险因素 33
第四节 痴呆中抑郁症的亚型 36
第五节 抑郁与自知力 38
第六节 痴呆亚型中的抑郁症：与自知力的关系 39
第七节 结论及未来工作 41
第三章 痴呆症患者的压力和焦虑 51
第一节 痴呆症背景 51
第二节 痴呆症患者的心理健康 52
第三节 焦虑与痴呆症 54
第四节 压力与痴呆症 58
第五节 结论 60

第二部分 痴呆研究的前沿主题
第四章 瞳孔中的阿尔茨海默病：瞳孔测量作为阿尔茨海默病认知过程的生物学标志物 73
第一节 引言 73
第二节 方法 75
第三节 讨论 76
第五章 维生素D缺乏与认知及神经的相关性：聚焦健康老龄化与阿尔茨海默病 82
第一节 引言 82
第二节 关于认知功能与维生素D水平的动物实验 86
第三节 健康老龄化、痴呆及阿尔茨海默病 88
第四节 结论 93
第五节 展望 93
第六章 阿尔茨海默病对丘脑的影响 102
第一节 引言 102
第二节 阿尔茨海默病对丘脑的影响 103
第三节 丘脑与脑部其他部分之间的联系 105
第四节 前额叶一纹状体环和内侧前额皮质 107
第五节 讨论 109
第六节 未来的工作 111
第七节 结论 111
第七章 利用大数据方法去理解阿尔茨海默病 117
第一节 引言 117
第二节 什么是阿尔茨海默病 118
第三节 大数据方法 121
第四节 大数据分析 124
第五节 举例：阿尔茨海默病神经影像计划 128
第六节 结论 131
第八章 阿尔茨海默病的深度学习方法概况 142
第一节 引言 142
第二节 传统阿尔茨海默病CAD方法的趋势 143
第三节 深度学习情境下的阿尔茨海默病 147
第四节 使用深度学习的优势 155
第五节 使用深度学习的局限性 157
第六节 结论 157

第三部分 痴呆的治疗
第九章 阿尔茨海默病伴抑郁的治疗 169
第一节 引言 169
第二节 治疗 169
第三节 结论 175
第十章 用于音乐干预治疗的负面情绪易感性痴呆量表的开发 183
第一节 引言 183
第二节 方法 185
第三节 结果 187
第四节 讨论 189
第十一章 运用音乐改善痴呆人群的精神健康 196
第一节 引言 196
第二节 音乐疗法 196
第三节 非治疗师主导的音乐干预 199
第四节 音乐疗法和干预措施作用机制的理论 202
第五节 结论和未来的研究 202
第十二章 多奈哌齐治疗阿尔茨海默病的疗效 207
第一节 引言 207
第二节 多奈哌齐在阿尔茨海默病中的作用 208
第三节 多奈哌齐的联合治疗 213
第四节 结论 215