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为了分析阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）在脑部扩散张量磁共振成像（diffusion tensor magnetic resonance imaging, DT-MRI）中的表现特征,辨识 AD患者脑部的 DT-MRI 图像,探索 DT-MRI 在 AD 计算机辅助诊断中的应用方法,本文分析了 DT-MRI 技术的成像过程,提出了一种 AD 病的线性识别方法。AD 组和正常对照组的受试者在磁共振成像系统上接受脑部 DT-MRI 扫描。每例受试者得到多幅扩散加权像（diffusion weighted image, DWI）和 1 幅 T2加权像（T2 weighted image, T2WI）。在计算扩散张量 D 之前,先对所有原始图像做除噪处理,以提高信噪比;再将每幅 DWI 与对应的 T2WI 作基于最大互信息的配准,以去除扫描过程中引起的头部移动。分析 DT-MRI 成像过程,计算每个像素的扩散张量,再从扩散张量计算得到能反映水分子扩散性质的两个 DT-MRI参数:平均扩散值（mean diffusion, MD）和各向异性分数（fractional anisotropy,FA）。在每位受试者脑部选择 5 个组织部位——胼胝体膝部、胼胝体压部、海马、颞叶下白质和额叶下白质——作为感兴趣区域（field of view, FOV）,统计 5 个FOVs 的 MD 均值和 FA 均值,利用 t 检验的统计方法检验各参数在 AD 病人和正常人之间的差异性。选择具有显著性差异的参数组成训练样本向量训练一个线性识别器来辨识 AD。t 检验的结果表明有 6 个参数存在显著性差异,这 6 个参数分别是胼胝体膝部的 MD 均值和所有 5 个 FOVs 的 FA 均值。利用这些参数组成训练样本设计识别器,并用“留一法”估算该识别器的识别正确率为 94.44%。再用 4 例受试者组成测试样本组作检验实验,结果均被正确识别。本课题的结果证明,AD 患者脑部的病灶在一定程度上改变了某些组织内的MD 值和 FA 值,DT-MRI 技术能反映 AD 患者的脑部特征。课题中设计识别器的方法能识别绝大部分的AD患者DT-MRI图像,能为AD的临床诊断提供帮助。