目的将人工神经网络理论首次应用于Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ病（Ａｌｚｈｅｉｍｅｒｄｉｓｅａｓｅ，ＡＤ）的脑ＭＲＩ测量研究，建立一种全新的模式判别方法，用于ＡＤ的ＭＲＩ诊断和鉴别诊断。方法研究对象包括１２名可能的ＡＤ病人［年龄（６５．３±８．６）岁］和３６例年龄与性别匹配的正常人［年龄（６５．８±７．４）岁］；在西门子ＭａｇｎｅｔｏｍＩｍｐａｃｔ１．０Ｔ系统上进行图像扫描和结构测量；实验中对大脑的８个感兴趣区域共１６个指标（分左右）进行了测量和研究；使用社会科学统计软件（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｐａｃｋａｇｅｆｏｒｔｈｅｓｏｃｉａｌｓｃｉｅｎｃｅ，ＳＰＳＳ）与自编的人工神经网络（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ，ＢＰ网络）软件同时对测量数据进行分析处理。结果同样的测量区域及数据，利用人工神经网络判别，灵敏度和准确率都高于传统的判别函数方法；杏仁核、海马、海马旁回、颞叶及颞角５项指标能将ＡＤ病人及正常人完全分开；利用人工神经网络，成功地对新个体进行了诊断。结论结合神经网络理论，利用ＭＲＩ诊断ＡＤ很可能成为一种实用而可靠的临床诊断手段