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阿尔茨海默病（AD）早期检测面临传统方法耗时长、资源密集等问题。研究人员提出 ROI 引导的 3D ResNet-CBAM 模型，利用 ADNI 和 OASIS 数据集，聚焦 6 个关键脑区。结果显示 ROI 模式准确率显著提升，为 AD 精准诊断提供高效方案。
阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）作为一种不可逆的神经退行性疾病，正以惊人的速度威胁着全球老年人的健康。其核心病理特征是大脑多个区域萎缩和神经元连接破坏，而早期准确诊断对于干预疾病进程至关重要。然而，传统基于 3D MRI 影像的检测方法存在计算资源消耗大、耗时久的缺陷，且依赖人工分析的模式易受主观因素干扰，难以满足临床对高效精准诊断的需求。在此背景下，一项旨在突破现有技术瓶颈的研究应运而生。
来自相关研究机构的学者针对上述挑战，开展了以 “ROI 引导的深度学习模型在阿尔茨海默病 3D MRI 检测中的应用” 为主题的研究。该团队利用 ADNI（阿尔茨海默病神经影像学计划）和 OASIS（开放获取影像学研究系列）两大权威数据集，通过聚焦大脑关键区域的创新策略，开发出整合卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module, CBAM）的 3D ResNet 模型。研究结果表明，这一模型在区分 AD 与轻度认知障碍（Mild Cognitive Impairment, MCI）、认知正常人群（Cognitively Normal, CN）时展现出优异性能，为 AD 的早期筛查与鉴别诊断提供了新的技术范式。该研究成果发表在《Informatics in Medicine Unlocked》，为医学影像与人工智能的交叉领域发展注入新动力。
研究采用的关键技术方法包括：①数据预处理环节，使用 FastSurfer 工具进行颅骨剥离和脑区分割，结合 CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）增强图像对比度，通过随机旋转实现数据扩增以提升模型鲁棒性；②模型构建层面，以 3D ResNet 为基础架构，嵌入 CBAM 模块强化特征选择，分别设置全脑区域和 6 个 ROI（感兴趣区域，包括左右大脑白质、左右小脑白质、左右海马体）两种分析模式；③实验设计上，采用 80/20 的数据集划分策略，通过准确率、召回率、AUC 等多维度指标评估模型性能，并与现有先进方法进行对比分析。
实验结果
3.1 分类任务性能评估
在 AD vs. MCI 分类中，ADNI 数据集全脑区域准确率为 88%，ROI 模式提升至 92%；OASIS 数据集全脑和 ROI 准确率分别达 98% 和 98.33%。CN vs. AD 任务中，ADNI 的 ROI 准确率为 93.33%，OASIS 的 ROI 准确率高达 97.8%。而在 CN vs. MCI 分类里，ADNI 和 OASIS 的 ROI 准确率分别为 88.2% 和 98.6%，均显著优于全脑分析模式。
3.2 模型复杂度分析
ROI 模式通过减少卷积核尺寸（5×5×5 vs 7×7×7）和滤波器数量（64 vs 128），使可训练参数从全脑模式的 2.65 亿大幅降至 5923 万，单 epoch 训练时间缩短约 10%-30%，展现出更高的计算效率。
3.3 与现有方法对比
相较于 Inan 等学者的 83.64%（ADNI, AD vs. CN）、Lei 等的 69.89%（AD vs. MCI），该模型在 ROI 模式下的准确率优势显著，尤其在 OASIS 数据集上刷新了多项任务的性能基准，验证了其先进性。
结论与讨论
本研究通过 ROI 引导策略与注意力机制的结合，成功实现了阿尔茨海默病检测的 “精准提效”。聚焦海马体等关键脑区的分析模式，不仅使检测准确率提升 10%-20%，更将计算成本降低约 75%，为资源有限的临床场景提供了可行方案。研究揭示，大脑白质和海马体的结构变化是 AD 早期诊断的核心生物标志物，而 CBAM 模块通过强化空间和通道特征的选择性关注，有效提升了模型对细微病理变化的捕捉能力。
尽管研究未涉及多模态数据融合或联邦学习等前沿方向，但其提出的轻量化模型架构和 ROI 分析范式，为后续整合 PET 影像、脑脊液生物标志物等多维度信息奠定了基础。此外，模型在 OASIS 数据集的优异表现提示，数据质量与标准化预处理流程对 AI 模型性能至关重要，这为跨中心影像数据的统一分析提供了参考。
总体而言，该研究不仅在技术层面突破了传统全脑分析的局限，更通过靶向关键脑区的策略，为阿尔茨海默病的早期干预和个性化诊疗开辟了新路径。随着 AI 与医学影像的深度融合，此类高效精准的检测模型有望加速落地临床，成为提升 AD 诊疗效率的核心工具。
