医療現場において脳MRI画像を用いた類似症例検索（CBIR）システムの実現が望まれている。これまで脳MRI画像から類似症例検索に有効とされている低次元表現を抽出する機械学習手法が提案され一定の成果が得られてきたが、その表現の解釈性に大きな改善の余地が残されていた。本研究では深層学習モデルを用いた手法により、脳領域を解剖学に基づく280領域に分割し、各部位の体積情報を低次元表現として活用した。脳MRI画像のADNI2、ADNI3データセットを用いてCBIRの評価実験を行い、アルツハイマー病患者の分類精度を評価するとともに、ここで得られた重要な特徴量と、臨床における医学的な知見の比較評価を行った。