基于多尺度扩张注意力优化(MSDAL)的圆锥角膜(KCN)智能诊断模型研究

来自全球顶尖研究团队的最新突破：针对圆锥角膜(KCN)早期诊断难题，研究人员创新性地开发了集成多尺度扩张注意力层(MSDAL)的深度学习模型Optimized MSDALNet，结合北极海鹦优化算法(APO)和可解释AI技术(Grad-CAM)，在1100+角膜地形图数据集上实现99.5%的惊人准确率，为眼科AI诊断树立新标杆。

　　

这项开创性研究聚焦圆锥角膜(Keratoconus, KCN)的智能诊断难题——这种以角膜变薄和圆锥形变为特征的进行性眼病，传统诊断高度依赖耗时的人工评估。研究团队巧妙设计了融合多尺度扩张注意力层(Multi-Scale Dilated Attention Layer, MSDAL)的深度学习架构，通过并行扩张卷积捕获从局部细节到全局结构的角膜地形特征。

训练过程采用受北极海鹦觅食行为启发的智能优化算法(Arctic Puffin Optimization, APO)，在包含正常(Normal)、疑似(Suspect)和确诊KCN的1100余张角膜地形图数据集上，模型展现出近乎完美的诊断性能：准确率99.5%、精确度99.4%、特异性98.4%，计算成本仅1.2 GFLOPs，单图推理速度达8.4毫秒。

可解释AI技术(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)可视化证实，模型能精准锁定临床关注的角膜区域。消融实验则揭示了MSDAL模块和APO算法对性能提升的关键作用。尽管当前研究受限于单模态数据，这项融合仿生优化与可解释AI的技术路线，为眼科疾病智能诊断提供了兼具超高精度和临床可解释性的创新范式。