【摘要】多模态医学影像信息已经在计算机辅助检测和诊断中被广泛地应用。在对Alzheimer病(Alzheimer’s disease, AD)的分类与诊断中,结合多个模态医学影像的特征信息能够更加准确且全面地对同一AD主题进行分类与诊断。该文提出了一种基于卷积神经网络的模型结构,分别对AD病患的磁共振图像(MRI)和正电子发射型计算机断层显像(PET)图像进行3D卷积操作来提取各自模态的特征信息,并应用模型融合方法对模态特征信息加以融合,从而得到包含更加丰富的多模态特征信息。最后用全连接神经网络将上述提取的多模态特征信息进行分类预测。通过在AD神经影像学倡议(Alzheimer’s disease neuroimaging initiative, ADNI)公开数据集上的实验结果表明:该文所提出的模型在准确率(accuracy, ACC)和曲线下面积(area under the curve, AUC)的性能评价中都取得了更加优越的结果。