针对当前阿尔茨海默症脑皮层厚度数据的特征选择算法分类精度问题，提出一种融合的特征选择算法。分析处理轻度认知障碍人群和正常老年人的脑皮层厚度的核磁共振图像数据，基于此数据融合最小冗余和最大相关方法与Relief方法，并使用粒子群优化算法求得最优权重；使用此权重融合两种方法对脑皮层厚度的脑区特征进行特征选择，选出使分类准确率较高的特征。实验使用留一验证对实验结果进行评估，选出的特征对轻度认知障碍人群与正常老年人的分类效果好于当前流行的特征选择方法。