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精神分裂症（SZ）的分类研究已经被广泛报道,但是之前比较多的研究都是基于单个模态的或者单个特征的。本研究提出了一种基于多模态磁共振影像的自动分类方法,采集了44例SZ患者与56例健康正常人的结构与功能磁共振影像,基于自动解剖标签模板提取了90个感兴趣区域的灰质体积、局部一致性、低频振荡振幅和度中心度作为分类模型的输入特征。为了降低特征维度,利用递归特征消除法获取对分类有效的主要特征,然后采用支持向量机对SZ患者和正常人进行分类。结果表明,将4种多模态特征组合起来作为分类特征时,分类准确率达到94.47%,