基于Ridgelet神经网络与改进Genghis Khan鲨鱼优化器的膝关节半月板撕裂智能诊断系统研究

为解决膝关节半月板撕裂早期诊断难题，研究人员创新性地结合Ridgelet神经网络(RNN)与改进Genghis Khan鲨鱼优化器(IGKSO)，开发出准确率达98.58%的智能检测系统。该研究通过优化算法增强特征提取能力，显著优于SVM、CNN等传统方法，为临床提供高效可靠的AI辅助诊断工具。

　　

膝关节半月板撕裂是运动医学领域的高发损伤，传统诊断依赖经验丰富的放射科医生解读MRI图像，存在主观性强、耗时长的痛点。尽管深度学习技术如卷积神经网络(CNN)、区域卷积神经网络(R-CNN)等已应用于医学影像分析，但现有方法仍面临计算复杂度高、对旋转和遮挡敏感等挑战。哈尔滨医科大学的研究团队在《Biomedical Signal Processing and Control》发表的研究中，提出了一种融合Ridgelet神经网络(RNN)与改进Genghis Khan鲨鱼优化器(IGKSO)的创新解决方案。

研究团队采用哈尔滨医科大学附属医院2015-2021年的膝关节MRI数据集，通过数据增强技术提升样本多样性。关键技术包括：1) 基于Littlewood-Paley理论的Ridgelet神经网络进行多尺度特征提取；2) 引入混沌行为的IGKSO算法优化网络参数；3) 采用80%-20%的数据划分策略进行模型训练与验证。

【Rigdelet Neural Network】部分阐明，该网络通过^d维空间的可容许神经函数ρ_γ(x)=a^-1/2ρ((u·x-b)/a)实现特征变换，其中γ=(a,u,b)∈Γ为神经元变量。数学验证表明当k_ρ=∫(??ρ?^(α)??²/ε^d)dε<∞时，网络具备理论收敛性。

【Improved Genghis Khan shark optimization algorithm】详细描述了模仿鲨鱼捕食行为的优化机制，通过混沌初始化、自适应步长调整等策略，有效避免传统优化算法陷入局部最优的问题。实验显示IGKSO在参数搜索效率上较传统方法提升37.6%。

【System configuration】显示，在16GB RAM的Intel Core i7平台上，模型对半月板撕裂的诊断正确率(CDR)达98.58%，误接受率(FAR)和误拒绝率(FRR)分别低至0.75%和0.67%。对比实验证实，该模型显著优于SVM(准确率86.2%)、R-CNN(91.57%)和EfficientNet-B7(97.2%AUC)等现有方法。

研究结论指出，RNN-IGKSO系统通过三个创新点实现突破：1) Ridgelet变换增强了对MRI图像中撕裂特征的定向捕捉能力；2) 改进优化算法使网络收敛速度提升40%；3) 自适应数据增强策略使模型泛化性能提高22.8%。临床意义在于为基层医院提供接近三甲医院诊断水平的AI工具，特别对复杂型撕裂的诊断准确率较传统方法提高15.3%。未来可扩展应用于软骨损伤、韧带撕裂等运动系统疾病的智能诊断。