【摘要】近年来，血管性认知障碍（VCI）患病率逐渐上升，早期识别对延缓疾病进程具有重要临床意义。传统解剖影像学虽能显示宏观病变， 但难以捕捉 VCI 微结构、代谢及功能层面的早期异常，而多模态 MRI 能够从结构、灌注、功能、代谢等多个维度评估 VCI 的病理改变，涵 盖灰质萎缩、白质微结构损伤、血脑屏障破坏、铁沉积及网络连接障碍等关键环节，为结构、功能、灌注融合评估提供技术基础。本文通过 阐述多模态 MRI 技术在 VCI 诊断中的应用（如脑结构与白质通路评估、灌注及血脑屏障评估、分子代谢与铁沉积评估、脑功能与网络连接 性评估等），以及跨模态耦合分析与人工智能技术的结合，推动对 VCI 病理机制的理解，并为 VCI 的精准诊疗提供新的技术路径和参考。
【关键词】血管性认知障碍；多模态 MRI；神经血管耦合；定量磁化率成像；人工智能