Целью исследования является анализ известных математических основ, методов и алгоритмов диагностики признаков заболевания Альцгеймера на базе обработки данных магнитно-резонансной томографии (МРТ). Разработка нового математического аппарата и алгоритмического обеспечения для автоматизированного вычисления параметров гиппокампа как одной из наиболее информативных структур головного мозга, анализ характеристик которой позволяет сделать предположение о наличии болезни Альцгеймера. Разработанный подход основан на последовательном анализе серии магнитно-резонансных снимков сагиттальной проекции, итерационной обработке каждого снимка с целью автоматического обнаружения гиппокампа и последующего измерения его объемных характеристик и характеристик, прилегающих к гиппокампу областей и структур головного мозга. На финальном шаге предложенного подхода вектор полученных геометрических линейных и объемных параметров гиппокампа и прилегающих к нему областей передается в нейросетевую процедуру анализа и принятия решения о соответствии гиппокампа норме или признаков болезни Альцгеймера. Таким образом, предложен подход автоматического обнаружения, вычисления параметров и формирования предположения о наличии или отсутствии болезни Альцгеймера. Его отличительной новизной являются полностью автоматический процесс вычислений и принятий решений при одновременном обеспечении достаточной для практического применения точности локализации гиппокампа и измерения его характеристик, а также измерения близлежащих к нему областей, используемых как признаковое пространство для принятия решения об обнаружении болезни или здоровом состоянии пациента. Значимость разрабатываемого подхода заключается в последующем построении специализированного отечественного программного продукта, позволяющего проводить автоматический и автоматизированный анализ МРТ-изображений головного мозга в интересах своевременного выявления болезни Альцгеймера и инструментальной оценки динамики ее развития.