本发明涉及深度学习、图像数据处理技术领域，具体为一种基于双组学特征拓扑调整的阿尔兹海默病预测方法、系统，通过划分脑区，分别提取影像组学特征、形态学特征，对应分别得到影像组学特征矩阵、形态学节点特征矩阵，基于形态学节点特征矩阵进行所有脑区之间的形态学相关性计算，得到邻接矩阵；对邻接矩阵进行图卷积处理，得到每个受试者的增强拓扑矩阵；对增强拓扑矩阵进行稀疏化处理，获得稀疏拓扑矩阵；基于稀疏拓扑矩阵对影像组学特征矩阵进行若干次特征聚合处理得到融合特征矩阵，对融合特征矩阵进行展平处理后依次进行特征提取处理、层归一化处理和分类处理，获得阿尔兹海默病预测结果，可以提高对阿尔兹海默病预测的准确性。