本发明属于精神医学、神经影像及人工智能领域，其公开了一种首发精神分裂症个体化预测模型的构建方法，解决现有SCH脑结构网络模型的辅助诊断的正确率低下的问题。该方法包括以下步骤：A、获取首发精神分裂症患者弥散张量图像；B、对获取的所述弥散张量图像进行预处理；C、基于预处理后的图像构建稀疏脑结构网络；D、采用相似网络融合方法构建每个被试稀疏后的多阈值融合脑结构网络；E、提取多阈值融合脑结构网络拓扑属性特征，然后进行特征筛选；F、基于筛选后的特征，采用分类器进行分类训练，获得首发精神分裂症个体化预测模型；G、对训练获得的首发精神分裂症个体化预测模型进行性能验证评估。