基于机器学习和神经影像的阿尔茨海默病诊断优化：多模态数据与深度学习模型的整合研究

本研究针对阿尔茨海默病（AD）诊断的临床挑战，开发了一种结合主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM）和视觉Transformer（ViT）的计算机辅助诊断系统。通过整合OASIS和ADNI数据库的多模态神经影像数据（MRI/PET），研究团队验证了PCA/SVM模型在AD分类中的稳健性（准确率91.9%），并首次在AD诊断中引入ViT模型（准确率90.4%）。该研究为AD早期诊断提供了可解释性强、泛化性能优异的机器学习框架，相关成果发表于《JMIRx Med》。

　　

阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）作为最常见的神经退行性疾病，全球患者已超过5000万，其早期诊断一直是临床难题。传统诊断依赖认知量表和精神状态检查，但敏感性和特异性有限。神经影像技术如磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET）虽能捕捉脑结构/功能变化，但海量数据的特征提取与分类仍面临挑战。现有机器学习方法在跨中心数据泛化性、小样本学习等方面存在明显瓶颈，亟需开发兼顾准确性与可解释性的新型诊断框架。

为突破这些限制，研究人员在《JMIRx Med》发表了题为"Improved Alzheimer Disease Diagnosis With a Machine Learning Approach and Neuroimaging"的研究。该工作创新性地整合了传统机器学习与深度学习技术：首先采用主成分分析（PCA）降维处理OASIS和ADNI数据库的MRI/PET影像数据，随后构建支持向量机（SVM）和前馈神经网络（FFNN）分类器；同时引入视觉Transformer（ViT）模型并采用数据增强策略解决小样本问题。通过系统比较不同技术路线的性能差异，首次在AD诊断领域验证了ViT的临床应用潜力。

关键技术方法包括：1）从OASIS和ADNI数据库获取多中心神经影像数据（含健康对照HC和AD患者）；2）采用PCA、线性判别分析（LDA）和t-SNE三种降维方法对比；3）构建SVM（径向基核函数）和FFNN（双隐藏层）分类器；4）开发基于ViT的端到端分类模型并实施数据增强；5）通过准确率、F₁
-score等指标进行系统评估。

【研究结果】

1. 模型性能比较：PCA/SVM在OASIS数据集达到91.9%准确率（ADNI为88.6%），显著优于传统ANN模型。ViT在数据增强后准确率提升至90.4%，证明深度学习在有限数据条件下的适应性。
2. 多模态数据价值：MRI与PET融合特征使分类性能提升7.2%，证实多模态神经影像的互补优势（见表4）。
3. 降维方法对比：PCA在计算效率与特征保留平衡性上优于LDA和t-SNE（p<0.05），适合临床实时分析需求。
4. 可解释性分析：PCA载荷矩阵显示海马体萎缩和淀粉样蛋白沉积是最具鉴别力的AD生物标志物。

【结论与意义】
该研究通过机器学习与神经影像的深度融合，建立了高效、可解释的AD诊断框架。主要创新点包括：1）首次系统评估ViT在AD分类中的性能，为深度学习在医学影像分析中的应用提供新思路；2）证实PCA/SVM组合在临床场景下的实用价值，其模型轻量化特性适合基层医院部署；3）构建的多模态分析流程（MRI+PET）显著提升诊断可靠性。研究团队在讨论部分指出，未来可通过纳入纵向数据和基因组学信息进一步优化模型，而ViT的注意力机制有望揭示AD的新型影像学生物标志物。这些发现为AD的早期干预和个性化治疗决策提供了重要技术支撑。