本发明提供基于影像信息的阿尔茨海默病分类系统及方法，属于医学图像处理技术领域，包括：获取模块，获取头部的原始弥散张量磁共振图像；计算模块，用于对原始弥散张量磁共振图像进行弥散张量成像并进行配准，得到配准图像；提取模块，用于提取配准图像的影像组学特征及深度特征；融合模块，用于将影像组学特征和深度特征进行融合，得到融合特征；分类模块，用于对融合特征进行处理，得到分类结果。本发明通过对阿尔茨海默病DTI图像分类实现疾病的诊断，将机器学习分类模型与所融合的多种特征进行结合，引进了影像组学特征和深度特征，运用Relief方法进行特征选择，使用多种分类器进行分类输出，最终的判断结果使用决策融合机制，具有较好的分类精度。