本研究探讨阿尔茨海默病的灰质和功能网络变化，采用深度学习分类框架，并结合Cycle GAN生成缺失数据。实验结果显示，模型在CN/AD分类中的准确率为0.926，而MCI预测的准确率为0.711。分析揭示与阿尔茨海默病相关的脑区和生物过程的SNP突变，为疾病检测提供了新见解。