本研究提出了一种基于三维卷积神经网络和双重注意力模块的阿尔茨海默病分类模型。该模型在ADNI数据库上训练，MCI进展分类准确率为91.94%，阿尔茨海默病分类准确率为96.30%。模型在AIBL和OASIS1数据集上的准确率分别为86.37%和83.42%，显示出良好的泛化能力。

本文提出了一种基于三维卷积神经网络和双重注意力模块的重现性模型，用于阿尔茨海默病分类。该方法在ADNI数据库上训练并在AIBL和OASIS1两个独立数据集上验证，准确率达到91.94％和96.30％，具有良好的泛化能力。