一种基于多模态神经影像的阿尔茨海默病诊断分类方法

本发明公开了一种基于多模态神经影像的阿尔兹海默病诊断分类方法，用于阿尔兹海默病的辅助诊断。步骤如下：首先，使用自注意力视觉变换器分别提取sMRI和PET脑影像的影像特征，提取全局信息，提高了特征的判别能力，使模型更容易捕捉远程依赖关系，其次，使用交互注意力融合网络实现两种影像特征的互补融合。最后使用Stacking集成学习框架作为分类器。本发明所提出的方法结合sMRI和PET脑影像的病理信息，提高了阿尔兹海默病分类准确率，可以辅助医生进行诊断，在计算机辅助诊断领域具有广阔的应用前景。