基于卷积Transformer与灰鹅优化的生物医学图像圆锥角膜智能分类研究

针对圆锥角膜(KCN)传统诊断方法耗时且易变异的问题，研究人员创新性地提出融合卷积神经网络(CNN)特征提取与Transformer注意力机制的CT-GGO模型。通过灰鹅优化算法(GGO)调参，该模型在Kaggle数据集上实现99.2%准确率和98.9%精确度，为眼科自动化诊断提供了新范式。

　　

圆锥角膜(Keratoconus, KCN)是一种进行性角膜变薄疾病，会导致视力扭曲并增加屈光手术并发症风险。传统诊断依赖角膜地形图和生物力学特性分析，但存在耗时长、主观性强等问题。据统计，美国国立卫生研究院数据显示每2000人中就有1例患者，而漏诊可能导致术后不可逆的角膜扩张症。随着机器学习技术在医疗领域的渗透，如何通过自动化手段提升诊断效率成为研究热点。

针对这一临床痛点，研究人员开发了融合卷积Transformer(CT)与灰鹅优化(GGO)的创新模型。该研究通过整合CNN的局部特征提取优势与Transformer的全局注意力机制，构建了端到端的分类框架。GGO算法的引入实现了超参数智能调优，使模型在有限医学数据条件下仍保持卓越性能。实验表明，该方案在Kaggle数据集上的AUC值达0.982，显著优于传统CNN、EfficientNet等基线模型。

研究采用三大关键技术：1）多模态角膜地形图数据预处理；2）混合架构设计（CNN+Transformer）；3）基于群体智能的GGO优化。通过五层卷积层提取空间特征后，Transformer编码器捕获长程依赖关系，最后经GGO优化学习率、批大小等12项超参数。

主要研究发现包括：
• 模型架构：CT模块中3×3卷积核与8头注意力机制组合效果最佳，较纯ViT模型参数量减少37%
• 性能对比：在70/15/15数据集划分下，CT-GGO的F1-score达98.6%，比MobileNetV2提升12.3%
• 消融实验：GGO优化使模型在20%训练数据时仍保持91.2%准确率，证明其数据效率优势
• 临床验证：模型对"疑似"病例的召回率达96.8%，有效辅助早期筛查

这项发表于《Biomedical Journal》的研究具有双重意义：技术上开创了智能优化与混合架构在眼科影像分析的先例；临床上为KCN筛查提供了准确率达99.2%的自动化工具。作者Balaji K.等特别指出，未来将通过多中心验证进一步提升模型泛化能力。该成果不仅解决了传统诊断的时效性问题，其CT-GGO框架更为其他医学影像分类任务提供了可借鉴的范式。