基于多模态特征融合的阿尔兹海默症分类模型的构建方法

基于多模态特征融合的阿尔兹海默症分类模型的构建方法，涉及医学图像处理领域。解决了现有技术中基于深度学习的阿尔兹海默症诊断方法存在的多模态数据利用不充分、模型复杂度高、医疗成本高等问题；本发明所述以sMRI图像和临床量表数据作为输入数据，3D MLP‑Mixer获取图像细节信息和空间信息，使用门控循环单元GRU提取行为认知信息，利用ACF模块将行为认知信息与3D MLP‑Mixer提取的图像信息进行融合，从而提升模型对患者的识别能力及跨数据集泛化性能。本发明还适用于阿尔茨海默症图像处理领域中。