强迫症（OCD）是一种以反复出现的强迫思维和行为为特征的精神障碍，严重影响患者的生活质量。目前，强迫症的诊断主要依赖临床 访谈，存在主观性强、效率低的局限性。本研究旨在开发一种基于人工智能（AI）的强迫症症状溯源系统，通过跨尺度关联 fMRI 功能连接组学与患者 自发叙事文本，利用生成式对抗网络（GAN）技术，探索强迫症症状的神经机制和心理特征。研究首先分析了强迫症患者的 fMRI 功能连接组学数据，发 现患者存在多个脑区之间的功能连接异常，这些异常与强迫症症状的严重程度密切相关。同时，通过对患者自发叙事文本的分析，提取了与强迫思维和 行为相关的文本特征，并利用 GAN 技术生成与强迫症相关的特征和文本。研究结果表明，跨尺度关联的 AI 系统能够有效识别强迫症患者的神经和心理 特征，为强迫症的诊断和治疗提供了新的工具和思路。未来研究将进一步扩大样本量，优化模型性能，探索其在临床实践中的应用潜力。 【关键词】强迫症；功能连接组学；生成式对抗网络（GAN）