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阿尔茨海默症(AD)是一种在老年人中多发的脑部神经疾病,致病原因迄今未明,在疾病发展早期难以诊断。随着计算机和人工智能技术的大力发展,利用磁共振成像(MRI)技术和机器学习方法辅助医生对AD进行辅助诊断不断取得新的成果。本研究提出一种基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和线性判别分析(LDA)的AD辅助诊断方法。首先对MRI图像进行预处理,获得90个大脑脑区的灰质体积;然后使用SVM-RFE和LDA相结合的方法,对90个大脑脑区灰质体积进行特征选择;最后通过SVM进行分类。通过对来自于ADN