基于动态图学习与拼图优化的关系双层次聚合图卷积网络在阿尔茨海默病分类中的应用研究

本研究针对阿尔茨海默病（AD）早期诊断的临床需求，提出了一种创新性框架RBAGCN-DGL-PO-AC（关系双层次聚合图卷积网络-动态图学习-拼图优化-AD分类），通过整合改进的MSKCT去噪、AG-GIFCMC脑区分割及动态图特征提取技术，在ADNI数据集上实现了99.25%的分类准确率，显著优于现有方法，为AD精准分期提供了高效AI工具。

　　

在神经退行性疾病领域，阿尔茨海默病（AD）如同一个悄无声息的"记忆窃贼"，全球约60-80%的痴呆病例由其引起。这种疾病从早期轻度认知障碍（EMCI）到晚期（LMCI）的渐进恶化，使得患者逐渐丧失记忆与生活能力。传统诊断依赖专家主观解读噪声干扰的MRI图像，既耗时又易漏诊。更棘手的是，大脑关键区域如海马体（hippocampal）和侧脑室（lateral ventricle）的细微结构变化，往往被图像噪声掩盖，而现有深度学习模型难以捕捉脑区间的复杂连接模式——这些恰恰是早期AD的生物标志物。

为此，研究人员开发了名为RBAGCN-DGL-PO-AC的创新方法。这项研究从ADNI数据库获取985例健康对照和2808例不同阶段AD患者的T1加权MRI数据，通过三大技术突破实现精准分类：首先采用混合去噪策略（含改进的样条核线性调频变换MSKCT和牛顿时间提取小波变换NTEWT）提升图像质量；接着用注意力引导广义直觉模糊C均值聚类（AG-GIFCMC）精准分割海马体等关键脑区；最终构建的关系双层次聚合图卷积网络，通过动态调整图结构（Dynamic Graph Learning）和拼图优化（Puzzle Optimization）策略，在局部和全局层面捕捉脑网络特征。

文献回顾
现有研究在AD分类中存在噪声敏感、特征提取单一等局限。相比传统CNN和FCNN模型，图卷积网络（GCN）虽能建模脑区连接，但固定图结构难以适应个体差异。

方法论
研究团队设计的RBAGCN-DGL-PO-AC框架包含三级处理：1）通过JGIRNN（跳跃增益积分循环神经网络）等混合去噪技术处理原始MRI；2）从冠状面分割海马体/侧脑室，矢状面提取后扣带回皮层；3）双层次图卷积模块中，局部聚合采用注意力加权，全局聚合通过拼图优化算法（PO）最小化特征冗余。

实验结果
在ADNI测试集上，该方法以99.25%准确率（分段数据）显著超越MSFFGCN_ADC等基线模型，同时训练时间减少28.5%，推理速度提升32.7%。消融实验证实：动态图学习使EMCI识别率提高11.2%，而拼图优化将海马体特征提取效率提升19.8%。

结论与展望
该研究通过RBAGCN-DGL-PO-AC实现了AD多阶段精准分类，其创新性体现在：1）首创将双层次图聚合与动态学习结合；2）开发AG-GIFCMC算法解决模糊脑区边界分割难题；3）验证了去噪预处理对分类性能的关键影响。临床层面，该方法可辅助识别EMCI患者，为药物干预赢得黄金窗口期。未来可扩展至其他神经退行性疾病分类，推动AI辅助诊断标准化进程。