本发明公开了一种分析基因对多模态脑影像表型影响的方法，首先提出了一种图扩散方法，用于在给定多模态表型的情况下增强样本之间的相似性度量，并将多个输入相似性图融合到具有不同成像表型之间几何结构的统一图；其次，使用统一图来表示样本之间的高阶相似性关系，通过超图正则化项来结合跨模态信息，以此建立基于图扩散的超图正则化多模态学习模型，并设计一种优化策略来对此模型进行求解，得到与基因相关的成像表型；最后，采用多核支持向量机融合从不同模态中选择的表型特征。本发明能够充分地利用影像表型数据以及有效地分析基因对多模态脑影像表型的影响。