基于高效预定义时间自适应神经网络与高层目标导航鸽群优化算法的脑肿瘤精准分类研究

《Knowledge-Based Systems》：Enhanced Brain Tumor Classification via Efficient Predefined Time Adaptive Neural Network Optimized with High-Level Target Navigation Pigeon-Inspired Optimization

本文提出了一种创新的脑肿瘤分类框架BTC-EPTANN-HTNPIO，通过双图像自适应可学习滤波器（DIALF）预处理、快速持续多视图聚类（FCMC）分割和修正可调Q因子小波变换（RTQWT）特征提取，结合经高层目标导航鸽群优化（HTNPIO）算法优化的高效预定义时间自适应神经网络（EPTANN），在MRI图像分类中实现了98.62%的突破性准确率，较现有方法提升超20%，为医学影像辅助诊断提供了重要技术支撑。

　　

^Highlight

这项研究开创性地将高效预定义时间自适应神经网络（EPTANN）与高层目标导航鸽群优化（HTNPIO）算法相结合，构建出脑肿瘤分类新范式。通过多阶段精密处理流程——双图像自适应可学习滤波器（DIALF）提升影像质量，快速持续多视图聚类（FCMC）实现精准肿瘤分割，修正可调Q因子小波变换（RTQWT）捕捉细微特征，最终由HTNPIO优化的EPTANN完成高精度分类，在脑肿瘤MRI数据集上展现出超越现有方法23%的性能飞跃。

^{Proposed methodology}

我们设计的脑肿瘤分类框架（BTC-EPTANN-HTNPIO）宛如一套精密的"肿瘤识别流水线"。首先对公开脑肿瘤数据集进行DIALF预处理，就像给MRI图像戴上"智能美颜镜"；接着FCMC分割术如同高精度扫描仪，从多视角锁定肿瘤区域；RTQWT特征提取则化身"分子探针"，捕捉肿瘤的生物学特质；最后HTNPIO优化的EPTANN分类器如同经验丰富的病理专家，对垂体瘤、胶质瘤、脑膜瘤及正常组织进行快速甄别。

^{Result with discussion}

实验平台搭载英特尔酷睿i7-10700K处理器和NVIDIA RTX 3060显卡，堪称"计算加速器"。在公开数据集测试中，我们的模型展现出"火眼金睛"般的识别能力：准确率高达98.62%，精准度和召回率提升超过20个百分点，就像给医生配上了永不疲倦的AI助手。特别值得注意的是，模型在保持高精度的同时将计算时间压缩到临床可接受范围，这种"又快又准"的特性使其具备真正的临床应用潜力。

^Conclusion

BTC-EPTANN-HTNPIO模型成功实现了脑肿瘤分类的技术突破，如同为放射科医生配备了"超级显微镜"。该技术不仅能有效平衡数据集偏差，更妙的是它采用了"择优劣汰"的学习策略，自动忽略低质量图像干扰。这项研究为医学影像分析领域注入了新的活力，未来或可发展成为放射科医生的标准辅助诊断工具，让脑肿瘤诊断既像"闪电般迅速"又如"钟表般精确"。