基于优化DenseNet201和生物启发算法的阿尔茨海默病高效检测模型研究

本研究针对资源受限环境下阿尔茨海默病(AD)早期检测的挑战，提出融合层剪枝、遗传算法(GA)和Harris Hawks优化(HHO)的轻量化DenseNet201模型，实现51.75%特征降维和100%分类准确率，为临床部署提供高效诊断工具。

　　

阿尔茨海默病(AD)作为全球增长最快的神经退行性疾病，其早期诊断面临重大挑战：传统方法在临床前阶段灵敏度不足，而现有深度学习模型又受限于计算复杂度高、数据标注稀缺等问题。尤其在医疗资源匮乏地区，高性能计算设备的缺失使得现有算法难以落地应用。这一矛盾促使科研人员探索更高效的解决方案。

King Faisal University的研究团队在《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》发表的研究中，创新性地将神经网络重构为"计算传感器"，开发出基于DenseNet201架构的轻量化混合模型。该研究通过层剪枝策略剔除冗余特征，结合遗传算法(GA)和Harris Hawks优化(HHO)进行超参数调优，最终在保持100%分类准确率的同时，将特征维度降低51.75%，显著提升了模型在低资源环境中的适用性。

关键技术包括：(1)采用SMOTE平衡的Kaggle阿尔茨海默病MRI数据集(10,240张切片)；(2)设计三种冻结策略(全冻结/半冻结/末段冻结)的DenseNet201特征提取模块；(3)GA驱动的特征选择将5760维特征降至2779维；(4)生物启发算法优化模型参数。

【材料与方法】

研究使用768×768像素的灰度MRI切片，通过SMOTE技术解决类别不平衡问题。提出的混合模型M1-M6采用不同优化组合，其中M5(GA优化+特征降维)表现最优，在测试集实现完美分类。

【结果与分析】

训练曲线显示GA优化模型(M2)较基线(M1)准确率提升4%，验证损失降低62%。混淆矩阵证实M5对所有2048个测试样本实现零误判。ROC曲线下面积(AUC)达1.00，显著优于传统PCA(0.83)和LDA(0.87)方法。

【讨论】

该研究突破性地将计算效率与诊断精度统一：相比ResNet-50等传统架构，推理时间缩短至2分钟，内存占用减少48.6%。特征可视化显示模型能自动聚焦海马体等AD相关脑区，为临床解释提供依据。未来工作将探索多模态数据融合及量子计算加速，进一步推动床边诊断应用。

这项成果标志着AD检测技术向普惠医疗迈出关键一步，其"高精度-低耗能"的特性特别适合基层医疗机构部署，为早期干预争取宝贵时间窗。模型开源性(代码公开于Kaggle)更将加速全球范围内的临床验证与优化。