目的评价人工神经网络在MRI脑结构测量诊断Alzheimer病(AD)的应用价值。方法应用1.0T MRI仪(Siemens Magnetom Impact)对28名可能AD患者(年龄68.3±7.7岁)和28名正常人(年龄68.6±7.5岁)进行头颅扫描，获取3D GRE脉冲序列T1WI，然后在重建图像上对经部分颅内容积标准化处理、大脑的5个感兴趣区域(包括杏仁核、海马、内嗅皮层、颞叶和侧脑室颞角)共10个指标(分左右)进行了体积测量研究。使用自编的反馈式人工神经网络软件与传统统计学处理软件(SPSS)，同时对测量数据进行分析处理。结果对上述5个测量指标的数据分析处理，人工神经网络可将AD与正常人鉴别开来，并对新个体作出正确的诊断，其诊断的敏感度为97%、特异度100%、准确度达98.5%；而应用SPSS软件进行判别分析时，其诊断的敏感度、特异度和准确度分别为90.9%、97%和93.9%。结论应用人工神经网络结合MRI脑结构体积测量是诊断AD的一种实用而可靠的手段。