摘要：基于超高维数据筛选重要特征已成为统计分析中的一项重要任务。因此，针对各种类型的研究或数据，包括完整数据和以右为中心的故障时间数据，提出了几种筛选程序。在本研究中，我们考虑了超高维区间截尾失效时间数据。这类数据经常出现在医学随访研究中，其中包括以权利为中心的数据作为特例，但很少有相关研究。针对该问题，提出了一种基于距离相关的确定独立筛选方法。与大多数现有的故障时间数据非参数筛选程序不同，新方法是无模型的，不需要估计生存函数。我们建立了该方法的可靠筛选特性和排序一致性，并进行了广泛的模拟研究，这表明该方法适用于实际情况。最后，我们将所提出的方法应用于阿尔茨海默病的一组真实数据，这也是本研究的动机。

关键词和短语：距离相关、间隔相关数据、无模型筛选、确定筛选属性、超高维数据。