基于多源知识引导的阿尔茨海默症诊断预测方法及系统

本发明公开了一种基于多源知识引导的阿尔茨海默症诊断预测方法，属于医学人工智能辅助技术领域。包括：获取参与者的核磁共振图像、大脑统计数据和临床数据；利用双路径特征提取策略对所述核磁共振图像进行处理，获取全局脑部特征和局部脑部特征并进行协同学习，生成融合视觉特征；将所述大脑统计数据与所述融合视觉特征融合后输入训练好的诊断模块进行处理，获取当前时刻的诊断结果；以所述临床数据为引导，结合当前时刻的诊断结果，利用训练好的预测模块，获取未来时刻的疾病进展。能够整合多模态数据，提高阿尔兹海默症诊断和预测的准确性和全面性，解决了现有阿尔茨海默症诊断的准确性不高，难以满足临床需求的问题。