与传统的基于单模式的方法相比，它在诊断和预后阿尔茨海默氏病（AD）以及其前驱阶段（即轻度认知障碍（MCI））方面显示出巨大的优势。 然而，据我们所知，大多数现有方法都集中于挖掘同一主题的多种模式之间的关系，而忽略了不同主题之间的潜在有用关系。 因此，在本文中，我们将通过全面研究模态与主题之间的关系，为AD / MCI的多模态分类提出一种新颖的学习方法。 具体来说，我们提出的方法包括两个后续组件，即标签对齐的多任务特征选择和多模式分类。 在第一步中，将从多种模态中学习的特征选择视为不同的学习任务，
