基于秘书狼鸟优化算法与高效密集网络的CT图像胰腺癌检测方法研究

本研究针对胰腺癌早期检测难题，提出融合秘书狼鸟优化算法(SeWBO)与高效密集网络(Efficient DenseNet)的创新模型。通过PraNet病灶分割、多模态特征提取及混合深度学习架构优化，实现了94.635%的TPR和93.596%的准确率，为临床CT影像诊断提供了自动化解决方案。

　　

胰腺癌作为恶性程度最高的消化道肿瘤之一，其五年生存率不足10%，早期诊断困难是制约治疗效果的关键瓶颈。当前临床依赖计算机断层扫描(CT)进行检测，但胰腺解剖位置深在、与周围组织对比度低，导致传统方法存在42.7%的漏诊率。更棘手的是，胰腺癌在CT图像上常表现为边界模糊的软组织肿块，即使经验丰富的放射科医师也面临诊断挑战。

针对这一临床痛点，GITAM科学技术学院的研究团队在《Scientific Reports》发表创新成果，提出名为SeWBO_Efficient DenseNet的智能检测系统。该研究首次将生物启发算法与深度学习相结合：通过模拟秘书鸟捕猎行为和狼群协作机制开发的SeWBO优化器，显著提升了病灶分割网络PraNet的性能；而融合EfficientNet与DenseNet优势的混合架构，则实现了多尺度特征的高效捕获。研究团队在包含420例门静脉期CT扫描的Medical Segmentation Decathlon数据集上验证显示，该系统TPR达94.635%，超越现有方法7.5个百分点。

技术方法上，研究采用双边滤波进行图像预处理，通过并行反向注意力网络(PraNet)实现病灶分割，并创新性地整合离散小波变换(DWT)、完整局部二值模式(CLBP)和形状局部二值纹理(SLBT)三类特征。最终采用SeWBO优化的Efficient DenseNet完成分类，其中网络超参数如学习率(0.0001)、批大小(32)等均通过元启发式算法自动调优。

研究结果部分：
图像预处理：双边滤波在保留边缘的同时实现信噪比提升12.7dB，为后续分析奠定基础。
病灶分割：经SeWBO优化的PraNet获得85.042%的分割准确率，较传统3D U-Net提高6.4%。
特征工程：DWT-CLBP联合特征有效捕捉肿瘤微结构，SLBT特征则量化了形态学异质性。
分类性能：在90%训练集下，模型准确率达93.596%，TPR/TNR分别达94.635%/92.579%。

这项研究的突破性在于：首次将生物行为模拟算法引入医学图像分析领域，SeWBO的差分突变和布朗运动机制有效避免了传统优化器的早熟收敛问题；而Efficient DenseNet通过分数阶微积分融合多源特征，解决了传统CNN对纹理特征表达能力不足的缺陷。临床转化方面，该系统单例CT分析仅需1.2秒，有望集成至PACS系统辅助诊断。作者指出，未来工作将聚焦于扩大跨种族验证队列，并探索模型在超声内镜(EUS)影像的迁移应用。

该成果为胰腺癌的早期筛查提供了新范式，其"优化算法+深度学习"的技术路线对肝癌、肺癌等实体瘤检测也具有借鉴价值。研究团队已开源代码促进学术交流，但强调临床部署需通过FDA三类医疗器械认证，这将是下一阶段的研究重点。