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认知储备 (CR) 是指大脑的一种特性，考虑到与年龄相关的大脑变化和脑损伤或疾病的程度，这种特性能够使认知功能优于预期（认知衰老和痴呆症储备和复原力研究定义合作实验室，2022 年）。较高的 CR 与痴呆症的发病延迟和发病率降低有关（Reed 等人，2010 年；Soldan 等人，2020 年；Zahodne 等人，2015 年），并且与具有阿尔茨海默病遗传风险的个体的住院风险降低有关（Filshtein 等人，2019 年）。 CR 是一个可修改的结构，可能受各种生活经历的影响，例如教育程度（Malek-Ahmadi 等人，2017 年）和职业复杂性（Boots 等人，2015 年）以及遗传因素（Barker 等人，2021 年；Dumitrescu 等人，2020 年）。准确测量 CR 可以改善痴呆症的临床诊断（Stern，2012 年）、临床试验中干预效果的测量（Mondini 等人，2016 年）、干预研究中参与者的分层（Stern，2012 年）以及旨在增强 CR 的干预措施的制定（Moga 等人，2019 年）。准确的 CR 神经影像学测量可能有助于识别特定的 CR 相关大脑网络，可以通过神经调节（Arvaneh 等人，2018 年；Scheinost 等人，2020 年）或神经刺激技术（Kim 等人，2019 年）进行针对性治疗。CR 通常使用社会行为变量（“代理”）来衡量，这些变量反映了被认为有助于 CR 的各种一生经历的接触程度（Stern 等人，2020 年）。虽然这种测量方法方便且便宜，但它在理论和方法上受到限制，因为代理是自我报告变量，无法捕捉整个动态 CR 结构（Bettcher 等人，2019 年；Jones 等人，2011 年；Ward 等人，2015 年）。另一种使用结构神经成像的测量方法是 CR 残差，其操作上将 CR 定义为考虑大脑结构和人口统计学因素后认知中无法解释的差异（Bettcher 等人，2019 年；Reed 等人，2010 年；Zahodne 等人，2013 年）。与社会行为代理相比，CR 残差可以更好地反映 CR 随时间的变化（Stern 等人，2020 年）。然而，CR 残差
使用基于任务的功能连接建立基于连接组的认知储备预测模型
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