В настоящей работе предложен способ анализа изображений мозга пациентов с различной степенью болезни Альцгеймера, получаемых с помощью магниторезонансной томографии. Метод основан на проекционном подходе, который позволяет находить скрытые (латентные) переменные в исходном пространстве признаков, непосредственно коррелирующих с искомой величиной. Предварительное изучение изменений в структуре мозга, вызванных развитием заболевания, позволило выделить признаки, наиболее релевантные для диагностики болезни. Полученные признаки использовались для построения классификационных моделей, определяющих наличие или отсутствие болезни у пациента.

Ключевые слова: болезнь Альцгеймера, обработка и анализ изображений, формальное моделирование, анализ многомерных данных.