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为解决阿尔茨海默病（AD）早期精准诊断及多阶段分类难题，研究人员构建混合深度学习模型，整合 IDeepLabV3 + 分割、LeNet-5 特征提取及 EResNext 分类，对 ADNI 数据集 MRI 影像进行四阶段（ND、VMD、MD、MOD）分类，获 98.12% 准确率，为 AD 临床诊疗提供新工具。
阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）作为一种渐进性神经退行性疾病，正悄然侵蚀着全球数千万人的记忆与认知功能。据世界卫生组织数据，全球每 3 秒钟就有一人被诊断为痴呆，而 AD 占所有痴呆病例的 60%-80%。目前，AD 的早期诊断犹如在迷雾中寻宝 —— 患者脑内的细微病变（如淀粉样蛋白沉积、神经纤维缠结）难以通过传统影像学手段精准捕捉，临床医生常因缺乏客观量化工具，而无法在疾病初期（如非常轻度痴呆阶段）及时干预。更棘手的是，AD 的病程复杂，从无症状的非痴呆（ND）到中度痴呆（MOD）阶段，脑结构和功能的改变呈现动态连续谱，传统的二元分类模型（如仅区分健康与患病）已无法满足临床对精准分期的需求。
在这样的背景下，印度 VIT-AP 大学计算机科学与工程学院的研究团队聚焦于 “如何利用人工智能突破 AD 诊断瓶颈” 这一关键科学问题，开展了一项具有里程碑意义的研究。他们开发了一种基于 MRI 影像的混合深度学习模型，成功实现了 AD 的早期检测与多阶段精准分类。这项成果发表在国际知名期刊《Scientific Reports》上，为 AD 的临床诊断和药物研发开辟了新路径。
研究人员采用的核心技术路线包括五个关键环节：首先，对来自 ADNI 数据库的 6400 张 MRI 影像进行预处理，通过平均滤波器与对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）技术叠加，显著提升图像对比度与细节；针对数据不平衡问题，运用平移、翻转、多角度旋转等数据增强策略，使各分类样本分布更均衡。其次，利用改进的 DeepLabV3+（IDeepLabV3+）模型对 AD 相关脑区（如海马体等易损区域）进行语义分割，该模型通过空洞空间金字塔池化（ASPP）和扩张残差网络，有效捕捉小尺度病变和复杂结构特征。接着，借助经典的 LeNet-5 卷积神经网络提取分割区域的局部（如纹理、边缘）和全局（如像素强度统计）特征，再通过基于平均相关和错误概率的特征选择算法，从 500 多万维特征中筛选出 10 个最具判别力的特征。最后，采用增强型 ResNeXt（EResNext）模型完成四分类任务，该模型通过挤压激励（SE）模块和 MultiStepLR 学习率调整策略，提升了对细微特征的敏感度和泛化能力。
研究结果
模型性能验证
通过分层随机抽样将数据集划分为训练集（80%）、验证集（10%）和测试集（10%），最终模型在测试集上实现了 98.12% 的总体分类准确率，精确率达 99.25%，召回率 98.25%，F1-score 为 98.75%。受试者工作特征曲线下面积（AUC）显示，中度痴呆（MOD）类别的 AUC 最高，达 0.97，表明模型对晚期病变的识别能力尤为突出。
关键模块贡献解析
消融研究表明，各组件对性能提升均不可或缺：仅使用预处理和分类时，准确率为 95.45%；加入 IDeepLabV3 + 分割后，准确率提升至 97.43%；完整集成分割、特征提取与分类模块后，准确率达到峰值。这证实了 “精准分割 - 有效特征提取 - 智能分类” 这一链路的协同优势。
临床适用性评估
与传统方法相比，该模型在多分类任务中显著优于 Mask R-CNN（97.46%）、ResNet-50（94.36%）等基准模型。其优势不仅体现在准确率的提升，更在于通过特征选择和可视化技术增强了可解释性，例如通过热力图可直观显示模型关注的海马体萎缩区域，为临床医生提供决策参考。
结论与意义
这项研究首次将 IDeepLabV3 + 的精准分割能力与 EResNext 的深度特征学习能力相结合，构建了首个针对 AD 四阶段分类的混合深度学习框架。其核心价值体现在：
- 临床诊断：实现了从 “是否患病” 到 “疾病处于何阶段” 的跨越，为个性化治疗方案制定（如早期干预药物剂量调整）提供了量化依据。
- 研究工具：为 AD 药物研发提供了高效的疗效评估工具，可通过模型对患者治疗前后的 MRI 影像进行快速分期，加速临床试验进程。
- 技术创新：提出的 “平均相关 + 错误概率” 特征选择方法，为高维医学数据降维提供了新思路；数据增强策略有效缓解了医疗影像领域普遍存在的数据不平衡难题。
尽管研究仍存在数据集规模有限、跨中心泛化能力待验证等局限，但该模型已展现出强大的临床转化潜力。未来，团队计划整合多模态影像（如 PET 代谢成像）和血液生物标志物，进一步提升模型的鲁棒性，并探索其在帕金森病等神经退行性疾病中的应用。这项工作不仅为 AD 的 “早发现、早干预” 奠定了技术基础，更昭示着人工智能在医学影像领域的广阔前景 —— 通过算法与临床需求的深度融合，精准医疗的蓝图正逐步变为现实。
