本发明涉及一种基于深度学习的阿尔茨海默病多分类诊断系统，包括：图像特征提取模块，用于根据神经网络模型对大脑三正交平面MRI图像的特征向量进行提取；指标特征选择模块，用于根据医学相关文献选择检查指标组成指标特征向量；向量线性融合模块，用于采用基于典型相关分析的多元数据线性融合方法将图像的特征向量和指标特征向量进行融合；疾病分类诊断模块，用于将融合后的向量输入多分类分类器来区分阿尔茨海默病的三个阶段。本发明能够辅助阿尔茨海默症的多分类诊断。